Omnipresence of IoT devices in our daily lives introduces a new threat, trust, in an IoT environment. Many researches have been conducted on the trust management for IoT for last several years. However, they are mostly depending on the direct interaction experience with specific IoT devices, which makes it impossi-ble to apply their schemes when two entities have not met each other. This new relationship is common espe-cially when a user firstly visits a place. In this thesis, a trust management scheme is proposed, which com-putes a user’s trust value of an IoT device in an unvisited place considering both the personal trust from the interaction history and non-personal trust from the general public. By leveraging the interaction history with devices of the same type in the similar situation, the trust value can be computed even without the direct in-teraction history. The evaluation results evidence that the proposed scheme can successfully estimate the user’s trust value of the encountered device without the direct interaction history. In addition, the estimated trust value becomes the more accurate, as the more personal experience is leveraged.
사람들의 일상에서 IoT 디바이스들이 보편화되어 감에 따라, 새로운 형태의 사이버 위협에 대한 가능성이 제기되고 있다. 이에 따라서, IoT 객체들 간의 신뢰도를 관리하기 위한 연구가 최근 몇 년 동안 진행되어 왔다. 하지만 이러한 연구들의 대다수는 특정 IoT 객체에 대한 신뢰도를 관리하기 위해서 해당 객체와의 직접적인 상호작용 경험에 의존하는 기법들을 제안한다. 이러한 방식은 상호작용을 하려는 두 IoT 객체가 서로에 대한 경험이 없을 경우 적용하기가 어렵다. 특히 사용자가 새로운 공간에 위치했을 때 이러한 경우는 더욱 빈번할 수 있다. 따라서, 본 학위 논문에서는 새로운 공간에서 마주친 IoT 디바이스에 대한 사용자의 신뢰도를 계산하기 위해, 상호작용 이력에 기반한 개인적 신뢰도와 대중의 보편적 신뢰도를 동시에 고려하는 방법을 제안한다. 낯선 IoT 디바이스에 대한 개인적 신뢰도는 현재 주어진 상황과 유사한 상황에서 해당 디바이스와 동일한 타입을 가졌던 IoT 디바이스들과의 상호작용 이력을 바탕으로 계산될 수 있다. 본 논문에 정리된 실험적 결과는 제안된 기법이 직접적인 상호작용 이력 없이도 낯선 IoT 디바이스에 대한 신뢰도를 성공적으로 계산할 수 있을 뿐만 아니라, 그 정확도는 동일한 타입의 기기들에 대한 경험이 증가할수록 더욱 향상됨을 보여준다.
