Collective Resilient Unattended Smart Things (CRUST)

Abstract

[EN] The Internet of Things (IoT) is closing the gap between the physical and digital world. It is expected to grow to tens or even hundreds of billion devices over the next decade. Ultimately it drives the vision of a ‘smart world’. Since IoT devices are networked by design, IoT deployments feature a huge attack surface, thus posing a novel risk at unprecedented scale. This is particularly true for open and unattended IoT systems operating in physically insecure areas. Such open and unattended IoT systems can drive a number of novel applications. For instance, dense urban IoT deployments enable future digital cities, while autonomous and off-the-grid IoT deployments in the wild facilitate novel environmental or smart farming applications. However, the resilient and secure operation of unattended IoT systems is not well understood. In the proposed project Collective Resilient Unattended Smart Things (CRUST), we devise fundamental solutions to operate unattended IoT systems in a resilient and secure manner. We structure our work in three work packages (WPs). In WP1, we focus on the detection and classification of adverse events such as destroyed or manipulated sensors utilizing only the devices’ physical context. Various events are covered, irrespective of the cause of the event (intentional attack, severe weather conditions, continuous degradation, etc.). In WP2, we design a secure ultra-low latency control channel for IoT systems, which allows forming secure, collective IoT systems. We further devise enhanced autonomous security schemes for operation in unattended IoT systems by utilizing a security facilitator. Finally, in WP3 we harness the networked and collective nature of IoT systems and design collective recognition of adverse events and collective self-protection through reconfiguration and self-defense. Moreover, we validate the concepts based on collective intelligence in (existing) real-world testbeds in two representative scenarios: (i) an off-the-grid smart fence for repelling predators such as wolves from livestock and (ii) a smart streetlight deployment for smart city applications.

[DE] Das Internet der Dinge (IoT) schließt die Lücke zwischen der physischen und der digitalen Welt. Es wird erwartet, dass es in den nächsten zehn Jahren auf Dutzende oder sogar Hunderte von Milliarden Geräte anwächst. Letztlich treibt es die Vision einer “intelligenten Welt” voran. Da IoT-Geräte vernetzt sind, bieten IoT-Systeme eine riesige Angriffsfläche und stellen somit ein neuartiges Risiko in noch nie dagewesenen Umfang dar. Dies gilt insbesondere für offene und unbeaufsichtigte IoT-Systeme, die in physisch unsicheren Gebieten betrieben werden. Solche offenen und unbeaufsichtigten IoT-Systeme können eine Reihe von neuartigen Anwendungen ermöglichen. Sie sind das Rückgrat dicht besiedelter digitaler Städte und ermöglichen den utonome und netzunabhängigen Betrieb neuartiger Umwelt- oder intelligente Landwirtschaftsanwendungen. Der robuste und sichere Betrieb von unbeaufsichtigten IoT-Systemen ist noch nicht ausreichend erforscht. In dem vorgeschlagenen Projekt Collective Resilient Unattended Smart Things (CRUST) entwickeln wir grundlegende Lösungen, um unbeaufsichtigte IoT-Systeme robust und sicher zu betreiben. Wir strukturieren unsere Arbeit in drei Arbeitspakete (WPs). In WP1 konzentrieren wir uns auf die Erkennung und Klassifizierung von unerwünschten Ereignissen, wie z.B. zerstörte oder manipulierte Sensoren, indem wir nur den physikalischen Kontext der Geräte nutzen. Es werden verschiedene Ereignisse abgedeckt, unabhängig von der Ursache des Ereignisses (vorsätzlicher Angriff, extreme Wetterbedingungen, kontinuierliche Degradation usw.). In WP2 entwerfen wir einen sicheren Kontrollkanal mit extrem niedriger Latenz für IoT-Systeme, der die Bildung sicherer, kollektiver IoT-Systeme ermöglicht. Darüber hinaus entwickeln wir verbesserte autonome Sicherheitsverfahren für den Betrieb in unbeaufsichtigten IoT-Systemen durch den Einsatz von Sicherheitsvermittlern. In WP3 machen wir uns die vernetzte und kollektive Natur von IoT-Systemen zunutze und entwickeln eine kollektive Erkennung von unerwünschten Ereignissen und kollektiven Selbstschutz durch Rekonfiguration und Selbstverteidigung. Darüber hinaus validieren wir die auf kollektiver Intelligenz basierenden Konzepte in (bestehenden) realen Testumgebungen in zwei repräsentativen Szenarien: (i) ein netzunabhängiger intelligenter Zaun zur Abwehr von Raubtieren wie Wölfen und (ii) intelligente Straßenlaternen für Anwendungen in digitalen Städten.