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An enhanced multi-protocol middleware solution for Internet of things
Amaro da Cruz, Mauro (1992-....)
Résumé
Dans l'Internet des objets (IoT), les données sont gérées et stockées par un logiciel appelé middleware (situé sur un serveur). L'évolution du concept IoT a conduit à la construction de nombreux intergiciels IoT, des logiciels qui jouent un rôle clé car ils prennent en charge la communication entre les appareils, les utilisateurs et les applications.
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Plusieurs aspects peuvent impacter les performances d'un middleware. Basée sur une revue approfondie de la littérature associée et sur la proposition d'un modèle de référence pour le middleware IoT, cette thèse propose un nouveau middleware IoT, appelé In.IoT, une solution middleware évolutive, sécurisée et innovante basée sur une revue approfondie du état de l'art et suivant l'architecture middleware de référence proposée dans le cadre de ce travail de recherche. In.IoT répond aux préoccupations middleware des solutions les plus populaires (sécurité, convivialité et performances) qui ont été évaluées, démontrées et validées tout au long de cette étude, et il est prêt et disponible à l'utilisation. Les recommandations et les exigences architecturales d'In.IoT sont détaillées et peuvent être reproduites par des solutions nouvelles et disponibles. Il prend en charge les protocoles de couche application les plus populaires (MQTT, CoAP et HTTP). Ses performances sont évaluées en comparaison avec les solutions les plus prometteuses disponibles dans la littérature et les résultats obtenus par la solution proposée sont extrêmement prometteurs. De plus, cette thèse étudie l'impact du langage de programmation sous-jacent sur les performances globales de la solution grâce à une étude d'évaluation des performances incluant Java, Python et Javascript, identifiant que globalement, Java s'avère être le choix le plus robuste pour le middleware IoT. Les appareils IoT communiquent avec le middleware via un protocole de couche application qui peut différer de ceux pris en charge par le middleware, en particulier lorsque l'on considère que les ménages auront divers appareils de différentes marques. La thèse offre une alternative pour de tels cas, en proposant une passerelle de couche application, appelée MiddleBridge. MiddleBridge traduit les messages CoAP, MQTT, DDS et Websockets en HTTP (HTTP est pris en charge par la plupart des intergiciels IoT). Avec MiddleBridge, les appareils peuvent envoyer un message plus petit à un intermédiaire (MiddleBridge), qui le restructure et le transmet à un middleware, réduisant ainsi le temps qu'un appareil passe à transmettre. Les solutions proposées ont été évaluées par rapport à d'autres solutions similaires disponibles dans la littérature, en tenant compte des métriques liées à la taille des paquets, aux temps de réponse, aux requêtes par seconde et au pourcentage d'erreur, démontrant leurs meilleurs résultats et leur énorme potentiel. En outre, l'étude a utilisé XGBoost (une technique d'apprentissage automatique) pour détecter l'occurrence d'attaques de réplication lorsqu'un attaquant obtient les informations d'identification de l'appareil, en l'utilisant pour générer de fausses données et perturber l'environnement IoT. Les résultats obtenus sont extrêmement prometteurs. Ainsi, il est conclu que l'approche proposée contribue à l'état de l'art des solutions middleware IoT..In Internet of Things (IoT), data is handled and stored by software known as middleware (located on a server). The evolution of the IoT concept led to the construction of many IoT middleware, software that plays a key role since it supports the communication among devices, users, and applications. Several aspects can impact the performance of a middleware. Based in a deep review of the related literature and in the proposal of a Reference Model for IoT middleware, this thesis proposes a new IoT middleware, called In.IoT, a scalable, secure, and innovative middleware solution based on a deep review of the state of the art and following the reference middleware architecture that was proposedalong with this research work. In.IoT addresses the middleware concerns of the most popular solutions (security, usability, and performance) that were evaluated, demonstrated, and validated along this study, and it is ready and available for use. In.IoT architectural recommendations and requirements are detailed and can be replicated by new and available solutions. It supports the most popular application-layer protocols (MQTT, CoAP, and HTTP). Its performance is evaluated in comparison with the most promising solutions available in the literature and the results obtained by the proposed solution are extremely promising. Furthermore, this thesis studies the impact of the underlying programming language in the solution's overall performance through a performance evaluation study that included Java, Python, and Javascript, identifying that globally, Java demonstrates to be the most robust choice for IoT middleware. IoT devices communicate with the middleware through an application layer protocol that may differ from those supported by the middleware, especially when it is considered that households will have various devices from different brands. The thesis offers an alternative for such cases, proposing an application layer gateway, called MiddleBridge. MiddleBridge translates CoAP, MQTT, DDS, and Websockets messages into HTTP (HTTP is supported by most IoT middleware). With MiddleBridge, devices can send a smaller message to an intermediary (MiddleBridge), which restructures it and forwards it to a middleware, reducing the time that a device spends transmitting. The proposed solutions were evaluated in comparison with other similar solutions available in the literature, considering the metrics related to packet size, response times, requests per second, and error percentage, demonstrating their better results and tremendous potential. Furthermore, the study used XGBoost (a machine learning technique) to detect the occurrence of replication attacks where an attacker obtains device credentials, using it to generate false data and disturb the IoT environment. The obtained results are extremely promising. Thus, it is concluded that the proposed approach contributes towards the state of the art of IoT middleware solutions.