Smart-home security using the Internet of Things threats and countermeasures

Abstract

With the rapid advancements in the Internet of Things (IoT) landscape, the integration of interconnected devices within residential environments has catalyzed the widespread emergence of smart homes. While these developments facilitate enhanced interoperability and automation, they simultaneously introduce intricate security challenges stemming from device heterogeneity and the complexity of underlying communication protocols. This dissertation systematically maps the cybersecurity landscape of smart home ecosystems, advancing beyond generalized perspectives to provide an in-depth examination of critical IoT device categories including digital voice assistants, smart televisions, augmented and virtual reality systems (AR/VR), intelligent locks, and environmental sensors.The study delineates representative threat vectors such as unauthorized system access, side-channel attacks, personal data exfiltration, firmware tampering, and device compromises. Furthermore, it critically evaluates current security mechanisms and methodologies designed to mitigate these risks, encompassing lightweight cryptographic protocols, multi-factor authentication (MFA) schemes, intrusion detection systems (IDS), and anomaly detection techniques, with the objective of fortifying system resilience against sophisticated adversarial behaviors.Beyond the purely technical facets, this work underscores the pivotal role of user awareness and education in sustaining secure smart home environments. Despite technological improvements in construction standards and living conditions, subjective perceptions of safety remain frequently insufficient, prompting intensified research efforts towards advanced protective technologies. Heightened insecurity, particularly in densely populated urban centers, has stimulated the application of Artificial Intelligence (AI) and Machine Learning (ML) methods for the development of intelligent threat prevention and response systems, thereby enhancing both physical and cyber security perceptions. Within this context, applications leveraging Deep Learning (DL) methodologies have emerged, transforming conventional residences into automated, adaptive, and secure infrastructures. The dissertation highlights DL’s dual contributions: enhancing cybersecurity in smart homes and enabling interdisciplinary breakthroughs in domains such as medicine, where remarkable outcomes are observed. Detailed exposition is provided on the backpropagation algorithm employed in both linear and nonlinear artificial neural networks, including a case study of the XOR problem as a classical demonstration of nonlinearity.Machine Learning demonstrates high efficacy in human activity analysis, particularly in facial recognition, which constitutes a foundational component for personalized management and security in smart home settings. The imperative for real-time processing of voluminous data, coupled with substantial computational demands, necessitates the deployment of fog and cloud computing paradigms to efficiently support image processing, face identification, and human silhouette recognition. Collectively, these subsystems form a comprehensive security framework grounded in DL architectures and ML-trained models. Based on the findings of this research, it is substantiated that the application of such technologies significantly advances the realization of fully secure residences, addressing an urgent societal need especially in light of escalating crime rates. Finally, the dissertation proposes avenues for future research aimed at further reinforcing IoT-enabled smart home security. Recommendations include the development of robust unified security standards, enhanced device authentication protocols, and the incorporation of intelligent intrusion detection mechanisms employing anomaly analytics and continuous learning. Addressing these technical challenges is essential for actualizing the vision of fully operational, secure, and threat-resilient IoT-enabled smart homes that safeguard user privacy and digital sovereignty.

Με την ταχεία πρόοδο του Διαδικτύου των Πραγμάτων (IoT), η ενσωμάτωση διασυνδεδεμένων συσκευών στον οικιακό χώρο έχει προκαλέσει την ευρεία εξάπλωση των έξυπνων κατοικιών. Παρόλο που αυτές οι εξελίξεις διευκολύνουν την βελτιωμένη διαλειτουργικότητα και αυτοματοποίηση, παράλληλα εισάγουν σύνθετες προκλήσεις ασφαλείας, οι οποίες προκύπτουν από την ετερογένεια των συσκευών και την πολυπλοκότητα των υποκείμενων πρωτοκόλλων επικοινωνίας. Η παρούσα διατριβή χαρτογραφεί συστηματικά το τοπίο της κυβερνοασφάλειας στα οικοσυστήματα έξυπνου σπιτιού, προχωρώντας πέρα από γενικές προσεγγίσεις και προσφέροντας εις βάθος εξέταση κρίσιμων κατηγοριών IoT συσκευών, όπως οι ψηφιακοί φωνητικοί βοηθοί, οι έξυπνες τηλεοράσεις, τα συστήματα επαυξημένης και εικονικής πραγματικότητας (AR/VR), οι έξυπνες κλειδαριές και οι περιβαλλοντικοί αισθητήρες. Η διατριβή αυτή, περιγράφει αντιπροσωπευτικούς διαύλους απειλών, όπως η μη εξουσιοδοτημένη πρόσβαση, οι επιθέσεις μέσω side-channel, η διαρροή προσωπικών δεδομένων, η παραποίηση firmware και ο συμβατότητα συσκευών. Επιπλέον, αξιολογεί κριτικά τους υφιστάμενους μηχανισμούς και μεθόδους ασφαλείας που έχουν σχεδιαστεί για τον μετριασμό αυτών των κινδύνων, συμπεριλαμβανομένων των πρωτοκόλλων ελαφριάς κρυπτογράφησης, των πολυπαραγοντικών μεθόδων ελέγχου ταυτότητας (MFA), των συστημάτων ανίχνευσης εισβολών (IDS) και των τεχνικών ανίχνευσης ανωμαλιών, με στόχο την ενίσχυση της ανθεκτικότητας έναντι εξελιγμένων απειλών. Πέρα από τις τεχνικές διαστάσεις, η παρούσα διατριβή τονίζει τον κρίσιμο ρόλο της ευαισθητοποίησης και εκπαίδευσης των χρηστών για τη διατήρηση ασφαλών περιβαλλόντων έξυπνου σπιτιού. Παρά τις τεχνολογικές βελτιώσεις στα κατασκευαστικά πρότυπα και τις συνθήκες διαβίωσης, η υποκειμενική αίσθηση ασφάλειας συχνά παραμένει ανεπαρκής, οδηγώντας σε εντατικοποίηση της έρευνας για προηγμένες τεχνολογίες προστασίας. Η αυξημένη ανασφάλεια, ιδιαίτερα στα πυκνοκατοικημένα αστικά κέντρα, έχει οδηγήσει στην αξιοποίηση τεχνικών Τεχνητής Νοημοσύνης (AI) και Μηχανικής Μάθησης (ML) για τον σχεδιασμό ευφυών συστημάτων πρόληψης και απόκρισης σε απειλές, ενισχύοντας την αίσθηση φυσικής και ψηφιακής ασφάλειας. Σε αυτό το πλαίσιο, έχουν αναπτυχθεί εφαρμογές που βασίζονται σε τεχνικές Βαθιάς Μάθησης (Deep Learning – DL), οι οποίες μετασχηματίζουν την παραδοσιακή κατοικία σε αυτοματοποιημένο, προσαρμοστικό και ασφαλές σύστημα. Η διατριβή εστιάζει στη διπλή συμβολή του DL: την ενίσχυση της κυβερνοασφάλειας και την διεπιστημονική εφαρμογή της σε πεδία όπως η ιατρική, όπου παρατηρούνται εξαιρετικά αποτελέσματα. Ιδιαίτερη έμφαση δίνεται στην αναλυτική παρουσίαση του αλγορίθμου backpropagation τόσο σε γραμμικά όσο και σε μη γραμμικά τεχνητά νευρωνικά δίκτυα, καθώς και στη μελέτη του προβλήματος XOR ως κλασικού παραδείγματος μη γραμμικότητας. Η Μηχανική Μάθηση επιδεικνύει υψηλή αποτελεσματικότητα στην ανάλυση ανθρώπινης δραστηριότητας, με κορυφαία εφαρμογή στην αναγνώριση προσώπου, η οποία αποτελεί θεμελιώδη παράμετρο για την εξατομίκευση της διαχείρισης και της ασφάλειας σε περιβάλλοντα έξυπνου σπιτιού. Η ανάγκη για επεξεργασία μεγάλου όγκου δεδομένων σε πραγματικό χρόνο, σε συνδυασμό με αυξημένες απαιτήσεις υπολογιστικής ισχύος, καθιστούν αναγκαία τη χρήση των υπολογιστικών υποδομών ομίχλης (fog) και υπολογιστικού νέφους (cloud computing), οι οποίες αξιοποιούνται για αποδοτική επεξεργασία εικόνας, αναγνώριση προσώπων και διάκριση ανθρώπινων σιλουετών. Τα προαναφερθέντα υποσυστήματα συγκροτούν ένα ολοκληρωμένο πλαίσιο ασφάλειας βασισμένο σε αρχιτεκτονικές DL και εκπαιδευμένα μοντέλα ML. Με βάση τα ευρήματα της παρούσας μελέτης, τεκμηριώνεται ότι η εφαρμογή αυτών των τεχνολογιών προωθεί σημαντικά την επίτευξη πλήρους ασφάλειας στην οικία, ανταποκρινόμενη σε ένα επείγον κοινωνικό αίτημα, ειδικά υπό το πρίσμα της αυξανόμενης εγκληματικότητας. Τέλος, η διατριβή προτείνει μελλοντικές κατευθύνσεις έρευνας για την περαιτέρω ενίσχυση της ασφάλειας στα έξυπνα σπίτια μέσω IoT. Οι προτάσεις περιλαμβάνουν την ανάπτυξη ενοποιημένων και ισχυρών προτύπων ασφαλείας, βελτιωμένων μεθόδων ελέγχου ταυτότητας συσκευών, καθώς και την αξιοποίηση ευφυών μηχανισμών ανίχνευσης εισβολών που βασίζονται σε τεχνικές ανάλυσης ανωμαλιών και συνεχή μάθηση. Η αντιμετώπιση αυτών των τεχνικών προκλήσεων είναι καθοριστική για την πραγματοποίηση του οράματος των πλήρως λειτουργικών, ασφαλών και ανθεκτικών σε απειλές έξυπνων σπιτιών με δυνατότητες IoT, που διασφαλίζουν την ιδιωτικότητα και την ψηφιακή κυριαρχία των χρηστών.