Ericsson is one of the world's largest providers of communications technology and services. Reliable networks are important to deliver services that live up to customers' expectations. Tests are frequently run on Ericsson's systems in order to identify stability problems in their networks. These tests are not always completely reliable. The logs produced by these tests are gathered and analyzed to identify abnormal system behavior, especially abnormal behavior that the tests might not have caught. To automate this analysis process, a machine learning system, called the Awesome Automatic Log Analysis Application (AALAA), is used at Ericsson's Continuous Integration Infrastructure (CII)-department to identify problems within the large logs produced by automated Radio Base Station test loops and processes. AALAA is currently operable in two versions using different distributed cluster computing platforms: Apache Spark and Apache Hadoop. However, it needs improvements in its machine-to-machine communication to make this process more convenient to use. In this thesis, message communication has successfully been implemented in the AALAA system. The result is a message bus deployed in RabbitMQ that is able to successfully initiate model training and abnormal log identification through requests, and to handle a continuous flow of result updates from AALAA. / Ericsson är en av världens största leverantörer av kommunikationsteknologi och tjänster. Tillförlitliga nätverk är viktigt att tillhandahålla för att kunna leverera tjänster som lever upp till kundernas förväntningar. Tester körs därför ofta i Ericssons system med syfte att identifiera stabilitetsproblem som kan uppstå i nätverken. Dessa tester är inte alltid helt tillförlitliga, producerade testloggar samlas därför in och analyseras för att kunna identifiera onormalt beteende som testerna inte lyckats hitta. För att automatisera denna analysprocess har ett maskininlärningssystem utvecklats, Awesome Automatic Log Analysis Application (AALAA). Detta system används i Ericssons Continuous Integration Infrastructure (CII)-avdelning för att identifiera problem i stora loggar som producerats av automatiserade Radio Base Station tester. AALAA är för närvarande funktionellt i två olika versioner av distribuerad klusterberäkning, Apache Spark och Apache Hadoop, men behöver förbättringar i sin maskin-till-maskin-kommunikation för att göra dem enklare och effektivare att använda. I denna avhandling har meddelandekommunikation implementerats som kan kommunicera med flera olika moduler i AALAA. Resultatet är en meddelandebuss implementerad i RabbitMQ som kan initiera träning av modeller och identifiering av onormala loggar på begäran, samt hantera ett kontinuerligt flöde av resultatuppdateringar från pågående beräkningar.

The Internet of Things has become an integral part of modern society and continues to grow and evolve. The devices are expected to operate in various conditions and environments while securely transmitting sensor data and keeping low manufacturing costs. Security for the Internet of Things is still in its infancy and a serious concern. Although there are several schemes and protocols for securing communication over insecure channels, they are deemed too costly to perform on these constrained devices. As a result, substantial effort has been committed to developing secure protocols and adapting existing ones to be more lightweight. What remains seemingly absent in protocol specifications and key management schemes, however, is how to bootstrap and secure the initial communication. While it is possible to use pre-shared keys, such solutions are problematic with security and administrative overhead in mind. When the sensor networks grow in scale, with an increasing number of devices, this becomes especially problematic as autonomous deployment becomes necessary. By reviewing proposed bootstrapping techniques and evaluating suitable candidates, this work aims to provide an overview of approaches, their trade-offs and feasibility. Results of the study show that advancements in high-speed, lightweight and elliptic curve implementations have made public-key cryptography a viable option even on the very constrained platform, with session keys established within the minute. When analysing the node’s capability to generate randomness, a cornerstone of cryptographic security, initial findings indicate that it is not well equipped for the task. Consequently, sources of entropy must be evaluated thoroughly in resource-constrained devices before use and dedicated hardware for randomness might be necessary for the most constrained nodes if any security is to be guaranteed. / Sakernas internet har blivit en central del i dagens samhälle och fortsätter att utvecklas och integreras allt mer. Enheterna förväntas fungera i många typer av miljöer och förhållanden samtidigt som de ska skicka data säkert och vara billiga att producera. Trots att utvecklingen gått framåt, är säkerheten fortfarande väldigt rudimentär och i behov av ytterligare utveckling. För vanliga nätverk finns det många väletablerade protokoll för att säkra kommunikation, men dessa anses oftast vara för komplicerade för de resursbegränsade enheterna. Till följd av detta har forskning inriktats på att effektivisera existerande protokoll men även på att utveckla enklare varianter. Det som fortfarande kvarstår som ett problem och ofta inte diskuteras, är hur den initiala distributionen av kryptografiska nycklar ska genomföras. Att använda sig utav förinstallerade nycklar är en möjlighet, men det brukar oftast bli problematiskt utifrån säkerhet och administrering när sensornätverken växer i storlek. Genom att granska och utvärdera föreslagna metoder för initial konfiguration av sensornätverk, ämnar detta arbete att ge en översikt i vilka olika metoder som finns tillgängliga och deras lämplighet. Resultat från arbetet visar att tack vare framsteg inom elliptisk kurvkryptografi är publik nyckelkryptografi ett rimligt alternativ att använda, då en sessionsnyckel kan etableras inom loppet av en minut. Vid utvärdering av enheternas förmåga att generera slumptal visar initiala resultat däremot att A/D-omvandlaren inte är en lämplig källa för detta då dess entropi är låg och genererad slumpdata har en dålig fördelning och hög upprepning. Det går därför att dra slutsatsen att om någon nivå av kryptografisk säkerhet ska erhållas, så måste källor till entropi utvärderas noggrant. De resursbegränsade enheterna kan även ha ett behov av dedikerad hårdvara för att generera slumptal.