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Threat Modeling for Enhancing Security of IoT Audio Classification Devices under a Secure Protocols Framework

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저자

Sergio Benlloch-Lopez, Miquel Viel-Vazquez, Javier Naranjo-Alcazar, Jordi Grau-Haro, Pedro Zuccarello

개요

IoT 마이크와 온디바이스 오디오 분류 기능을 갖춘 노드의 확산으로 인한 민감 데이터 노출 문제를 해결하기 위해, 엣지 디바이스, 셀룰러 네트워크, 클라우드 백엔드를 별도의 신뢰 도메인으로 취급하는 방어-인-뎁스 아키텍처를 제시한다. TPM 기반 원격 증명과 상호 인증 TLS 1.3을 활용하며, STRIDE 위협 모델과 공격 트리 분석을 기반으로 설계되었다. 시동 시 각 부팅 단계는 TPM PCR에 측정되며, TPM quote 검증 후 원타임 언락 키를 통해 LUKS-sealed 파티션 해제, TLS 1.3과 Kyber 및 Dilithium을 사용한 데이터 전송 보호, 종단 간 암호화 및 무결성 해시를 통한 오디오 특징 보호, 펌웨어와 하드웨어 강화를 위한 롤백 방지 AI 모델 및 템퍼-리스폰시브 센서, LUKS로 봉인된 SSD, 하이브리드 포스트-퀀텀 암호화로 암호화된 오프라인 콜드 아카이브, 암호화된 클라우드 복제본으로 구성된 3-2-1 데이터 보존 전략을 포함한다. 제안된 프로토콜의 물리적, 논리적 보안 평가 계획을 제시한다.

시사점, 한계점

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시사점:
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IoT 환경에서 오디오 데이터 보안을 위한 종합적인 방어 전략 제시.
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TPM, TLS 1.3, 포스트-퀀텀 암호화 등 다양한 보안 기술 통합.
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STRIDE 위협 모델 및 공격 트리 분석 기반 설계로 보안 취약점 감소.
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데이터 저장, 전송, 처리 전반에 걸친 보안 강화.
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한계점:
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구체적인 구현 세부 사항 및 성능 평가 결과 부재.
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제안된 프로토콜의 실제 환경 적용 시 발생하는 복잡성 및 비용 고려 부족.
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다양한 보안 기술 통합에 따른 관리 및 유지보수 복잡성 증가 가능성.
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포스트-퀀텀 암호화 기술의 성숙도 및 관련 표준화 미흡.
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