Um Método de Ofuscação para Proteger a Privacidade no Tráfego da Rede IoT

  • Bruna V. dos Santos UFSM
  • Andressa Vergutz UFPR
  • Michele Nogueira UFPR / UFMG
  • Ricardo T. Macedo UFSM

Resumo


A Internet das Coisas (IoT) conecta objetos à Internet, oferecendo serviços e aplicações inteligentes. Por meio da análise do tráfego da rede, adversários identificam dispositivos, padrões e até mesmo os comportamentos dos usuários, comprometendo seriamente a privacidade. Na literatura, trabalhos propuseram o uso de técnicas de ofuscação do tráfego da rede para evitar ataques. Entretanto, ainda existem brechas exploradas pelos adversários visto que nem todo tráfego da rede é mascarado, sem mencionar o tradeoff entre privacidade e sobrecarga da rede. Este trabalho apresenta um método de ofuscação do tráfego da rede para melhorar a privacidade dos usuários enquanto mantém uma baixa sobrecarga da rede IoT. Particularmente, o método toma como base a técnica de geração de tráfego falso seguindo diferentes níveis de ofuscação. Tais níveis permitem flexibilizar a sobrecarga na rede enquanto melhora a privacidade. Os resultados mostram a ofuscação do tráfego dos dispositivos IoT, reduzindo em até 42% a precisão de identificação dos dispositivos da IoT.

Referências

Acar, A., Fereidooni, H., Abera, T., Sikder, A. K., Miettinen, M., Aksu, H., Conti, M., Sadeghi, A.-R., and Uluagac, S. (2020). Peek-a-boo: I see your smart home activities, even encrypted! In ACM WiSec, pages 207–218. ACM.

Alyami, M., Alharbi, I., Zou, C., Solihin, Y., and Ackerman, K. (2022). WiFi-based IoT devices profiling attack based on eavesdropping of encrypted wifi traffic. In IEEE CCNC, pages 385–392. IEEE.

Apthorpe, N., Huang, D. Y., Reisman, D., Narayanan, A., and Feamster, N. (2018). Keeping the smart home private with smart (er) IoT traffic shaping. arXiv preprint arXiv:1812.00955.

Barman, L., Dumur, A., Pyrgelis, A., and Hubaux, J.-P. (2021). Every byte matters: Traffic analysis of bluetooth wearable devices. arXiv preprint arXiv:2105.11172.

Brasil (2018). Lei nº 13.709, de 14 de agosto de 2018. Lei Geral de Proteção de Dados Pessoais (LGPD). Disponível em: [link]. Acessado em Fevereiro, 2022.

Chaddad, L., Chehab, A., Elhajj, I. H., and Kayssi, A. (2021). Optimal packet camouflage against traffic analysis. ACM Transactions on Privacy and Security (TOPS), 24(3):1–23.

Cisco (2018-2023). Cisco Annual Internet Report (2018–2023) White Paper. Disponível em: [link]. Acessado em Fevereiro, 2022.

Datta, T., Apthorpe, N., and Feamster, N. (2018). A developer-friendly library for smart home IoT privacy-preserving traffic obfuscation. In ACM Workshop IoT S&P, pages 43–48. ACM.

Dyer, K. P., Coull, S. E., Ristenpart, T., and Shrimpton, T. (2012). Peek-a-boo, i still see you: Why efficient traffic analysis countermeasures fail. In IEEE SSP, pages 332–346. IEEE.

He, D., Ye, R., Chan, S., Guizani, M., and Xu, Y. (2018). Privacy in the Internet of things for smart healthcare. IEEE Communication Magazine, 56(4):38–44.

Newaz, A. I., Sikder, A. K., Rahman, M. A., and Uluagac, A. S. (2021). A survey on security and privacy issues in modern healthcare systems: Attacks and defenses. ACM Transactions on Computing for Healthcare (HEALTH), 2(3):1–44.

Papadogiannaki, E. and Ioannidis, S. (2021). A survey on encrypted network traffic analysis applications, techniques, and countermeasures. ACM Computing Surveys (CSUR), 54(6):1–35.

Pinheiro, A. J., de Araujo-Filho, P. F., Bezerra, J. d. M., and Campelo, D. R. (2021). Adaptive packet padding approach for smart home networks: A tradeoff between privacy and performance. IEEE Internet of Things Journal, 8(5):3930–3938.

Prates, N., Pelloso, M., Macedo, R., and Nogueira, M. (2018). Ameaças de segurança, defesas e análise de dados em IoT baseada em SDN. Minicursos SBSeg.

Prates Jr, N., Vergütz, A., Macedo, R., and Nogueira, M. (2019). Um mecanismo de defesa contra ataques traffic side-channel temporais na IoT. In SBSeg, pages 323–336. SBC.

Sivanathan, A., Gharakheili, H. H., Loi, F., Radford, A., Wijenayake, C., Vishwanath, A., and Sivaraman, V. (2021). IoT traffic traces. Available: https://iotanalytics.unsw.edu.au/iottraces. Accessed February, 2022.

Srinivasan, V., Stankovic, J., and Whitehouse, K. (2008). Protecting your daily in-home activity information from a wireless snooping attack. In UBICOMP, pages 202–211. ACM.

Statista (2016). Internet of things (IoT) connected devices installed base worldwide from 2015 to 2025 (in billions). Available: [link]. Acessado em Jan/2022.

Stoyanova, M., Nikoloudakis, Y., Panagiotakis, S., Pallis, E., and Markakis, E. K. (2020). A survey on the internet of things (IoT) forensics: challenges, approaches, and open issues. IEEE Communications Surveys and Tutorials, 22(2):1191–1221.

Yu, K., Li, Q., Chen, D., Rahman, M., andWang, S. (2021). Privacyguard: Enhancing smart home user privacy. In IEEE/ACM IPNS, pages 62–76. ACM.
Publicado
23/05/2022
Como Citar

Selecione um Formato
SANTOS, Bruna V. dos; VERGUTZ, Andressa; NOGUEIRA, Michele; MACEDO, Ricardo T.. Um Método de Ofuscação para Proteger a Privacidade no Tráfego da Rede IoT. In: SIMPÓSIO BRASILEIRO DE REDES DE COMPUTADORES E SISTEMAS DISTRIBUÍDOS (SBRC), 40. , 2022, Fortaleza. Anais [...]. Porto Alegre: Sociedade Brasileira de Computação, 2022 . p. 126-139. ISSN 2177-9384. DOI: https://doi.org/10.5753/sbrc.2022.221977.

Artigos mais lidos do(s) mesmo(s) autor(es)