L'Internet of Things (IoT) è una tecnologia consolidata ed è attualmente adottata in molti contesti ed applicazioni di diversa natura. Negli ambienti Internet of Things, oggetti semplici sono in grado di gestire, elaborare e comunicare i dati dell'ambiente circostante e inviarli ad altri dispositivi IoT o a sistemi più complessi. Ad oggi, non esiste uno standard per quanto riguarda il contesto IoT: le reti possono essere quindi implementate utilizzando diversi protocolli di comunicazione. Tra i protocolli a disposizione del contesto IoT, ne esistono due molto utilizzati e conosciuti: MQTT e CoAP. In questo documento verrà descritto il software IoT-Flock, il cui obiettivo è quello di generare traffico di rete reale compliant con i protocolli applicativi MQTT e/o CoAP, simulando dispositivi connessi alla rete che comunicano tra di loro. Utilizzando questo software, si può quindi generare del traffico ed utilizzarlo successivamente, per esempio come dataset per attività di detection o di machine learning.
IoT-Flock: guida all'installazione ed utilizzo di un tool per generare traffico IoT attraverso protocolli MQTT e CoAP
I Vaccari;E Cambiaso;M Aiello
2020
Abstract
L'Internet of Things (IoT) è una tecnologia consolidata ed è attualmente adottata in molti contesti ed applicazioni di diversa natura. Negli ambienti Internet of Things, oggetti semplici sono in grado di gestire, elaborare e comunicare i dati dell'ambiente circostante e inviarli ad altri dispositivi IoT o a sistemi più complessi. Ad oggi, non esiste uno standard per quanto riguarda il contesto IoT: le reti possono essere quindi implementate utilizzando diversi protocolli di comunicazione. Tra i protocolli a disposizione del contesto IoT, ne esistono due molto utilizzati e conosciuti: MQTT e CoAP. In questo documento verrà descritto il software IoT-Flock, il cui obiettivo è quello di generare traffico di rete reale compliant con i protocolli applicativi MQTT e/o CoAP, simulando dispositivi connessi alla rete che comunicano tra di loro. Utilizzando questo software, si può quindi generare del traffico ed utilizzarlo successivamente, per esempio come dataset per attività di detection o di machine learning.I documenti in IRIS sono protetti da copyright e tutti i diritti sono riservati, salvo diversa indicazione.