Nick Feamster - Applications of Machine Learning:Security and Privacy in the Internet of Things

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Nick Feamster - Applications of Machine Learning:Security and Privacy in the Internet of Things

机器学习的应用:物联网中的安全和隐私
Applications of Machine Learning:Security and Privacy in the Internet of Things

课题背景

据不完全统计，因商业欺诈行为而导致的犯罪金额每年超过十亿美元，而且每年都在增加。普华永道2018年全球经济犯罪调查发现，他们调查的7,200家公司中有一半曾经历过某种欺诈行为。这是继普华永道在2016年研究后一个不小的增加，且其中有超过三分之一的受访组织经历过经济犯罪。物联网是互联网、传统电信网等信息承载体，让所有能行使独立功能的普通物体实现互联互通的网络。物联网一般为无线网，而由于每个人周围的设备可以达到一千至五千个，所以物联网可能要包含五百兆至一千兆个物体。在物联网上，每个人都可以应用电子标签将真实的物体上网联结，在物联网上都可以查出它们的具体位置。通过物联网可以用中心计算机对机器、设备、人员进行集中管理、控制，也可以对家庭设备、汽车进行遥控，以及搜索位置、防止物品被盗等，类似自动化操控系统，同时透过收集这些小事的数据，最后可以聚集成大数据，包含重新设计道路以减少车祸、都市更新、灾害预测与犯罪防治、流行病控制等等社会的重大改变，实现物和物相联。物联网将现实世界数字化，应用范围十分广泛。物联网拉近分散的信息，统整物与物的数字信息，物联网的应用领域主要包括以下方面：运输和物流领域、工业制造、健康医疗领域范围、智能环境（家庭、办公、工厂）领域、个人和社会领域等，具有十分广阔的市场和应用前景。

课题内容

本课题将介绍计算机网络的基本原理,网络安全和隐私的应用,以及应用程序在智能家居中数据驱动的安全。学生将有机会了解互联网是如何运行的,“智能家居”设备连接到互联网的方式,以及他们如何把收集的信息在互联网上分享给其他第三方组织。所有课程将通过背景材料去帮助学生准备一个在智能家居网络安全和隐私领域里的研究项目。课题主要将包括： ●Internet protocols: TCP/IP, DNS, BGP, Ethernet, Bluetooth ●Internet measurement tools: Ping, Traceroute, Wireshark ●Internet measurement testbeds: Traffic capture on embedded devices