[論文レビュー] A Game-Theoretic Approach for Enhancing Security and Data Trustworthiness in IoT Applications

Mohamed S. Abdalzaher, Osamu Muta|arXiv (Cornell University)|Nov 19, 2019

Security in Wireless Sensor Networks参考文献 28被引用数 5

ひとこと要約

本稿は、TDMAと統合された繰り返しゲーム理論的モデルを提案し、クラスタ型WSNに基づくIoTにおけるセキュリティとデータ信頼性（DT）を向上させる。このモデルは、選択的転送（SF）攻撃とハードウェア（HW）障害を同時に検出可能であり、DTにおけるパレート最適性を達成し、再送による電力損失を低減するとともに、誠実な行動を奨励し、悪意あるノードと故障ノードを区別することでパケット配信効率を向上させる。

ABSTRACT

Wireless sensor networks (WSNs)-based internet of things (IoT) are among the fast booming technologies that drastically contribute to different systems management and resilience data accessibility. Designing a robust IoT network imposes some challenges such as data trustworthiness (DT) and power management. This paper presents a repeated game model to enhance clustered WSNs-based IoT security and DT against the selective forwarding (SF) attack. Besides, the model is capable of detecting the hardware (HW) failure of the cluster members (CMs) and conserve the power consumption due to packet retransmission. The model relies on TDMA protocol to facilitate the detection process and to avoid collision between the delivered packets at the cluster head (CH). The proposed model aims to keep packets transmitting, isotropic or non-isotropic transmission, from the CMs to the CH for maximizing the DT and aims to distinguish between the malicious CM and the one suffering from HW failure. Accordingly, it can manage the consequently lost power due to the malicious attack effect or HW malfunction. Simulation results indicate the proposed mechanism improved performance with TDMA over six different environments against the SF attack that achieves the Pareto optimal DT as compared to a non-cooperative defense mechanism.

研究の動機と目的

• クラスタ型WSNに基づくIoTにおける、選択的転送（SF）攻撃による悪意あるパケット破棄と、ハードウェア（HW）障害による非悪意あるパケット損失を区別するという、極めて重要な課題に取り組む。
• クラスタメンバー（CM）とクラスターヘッド（CH）の間の相互作用を繰り返しゲームとしてモデル化し、協調的行動のインcentiveを導入することで、データ信頼性（DT）とネットワークのレジilienceを向上させる。
• 検出不能なSF攻撃やHW故障に起因する不要なパケット再送による電力消費を最小限に抑え、エネルギー制限のあるIoTデバイスのバッテリー寿命を延ばす。
• 個々のCMのインセンティブを集団的なネットワーク目標と一致させることで、DTにおけるパレート最適性を達成し、セキュリティ脅威およびハードウェア故障の両方に対して耐性を確保する。
• TDMAを用いることで衝突を低減し、検出の複雑さを簡素化し、多様な環境および伝搬モデル（等方的／非等方的）において性能を向上させる。

提案手法

• CMとCHの間の繰り返しゲームモデルを構築し、戦略的相互作用をモデル化。CMはインセンティブに基づいて行動（パケット送信または破棄）を選択する。
• TDMAプロトコルを統合し、タイムスロット同期を強制し、CHでのパケット衝突を防止するとともに、検出の複雑さを低減する。
• 等方的および非等方的伝搬パターンをモデル化し、IoT環境における現実の通信変動性を反映する。
• 報酬関数（ユーティリティ関数）を用いて、CMの送信行動に基づくペイオフを表現。悪意ある行動にはペナルティを、信頼性の高い報告にはインセンティブを設定。
• ゲーム理論的均衡概念（ナッシュ均衡およびパレート最適性）を適用し、DTを最大化し、悪意あるまたは故障したノードを隔離する安定状態を同定。
• 繰り返しゲームの性質を活用し、長期的なレピュテーション追跡と、持続的な悪意あるまたは故障した行動に対する適応的対応を可能にする。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 ゲーム理論的モデルは、クラスタ型WSNに基づくIoTにおける、選択的転送（SF）攻撃とハードウェア（HW）障害によって引き起こされるパケット損失を、どのように区別できるか？
• RQ2 等方的および非等方的伝搬が、SF攻撃およびHW故障の存在下でのデータ信頼性（DT）および検出性能に与える影響は何か？
• RQ3 繰り返しゲームモデルは、不要な再送を低減することでエネルギーを節約しつつ、DTにおけるパレート最適性を達成できるか？
• RQ4 TDMAの統合は、悪意あるまたは故障したCMを同定する際の検出精度を向上させるとともに、複雑さを低減するか？
• RQ5 本モデルは、多様な環境において、非協力的またはワンショットゲーム手法に比べて、DT、パケット配信、および電力効率の点でどの程度優れているか？

主な発見

• 提案モデルは、等方的伝搬下でUL環境では96.8%、ON環境では93.5%の正規化DTを達成し、非協力的メカニズムを上回った。
• ON環境では、攻撃状態下においても、ワンショットゲームに比べて、本モデルの繰り返しゲームによる正常に送信されたパケット数が顕著に多かった。
• 検出機能なしのシステムに比べ、SF攻撃に起因する電力損失を30–40%削減した。特に制約が厳しいON環境で顕著だった。
• 検出および収束に要する時間は、先行研究[14]よりも顕著に短く、CM数の増加に対してもスケーラビリティを示した。
• 本モデルは、悪意あるCMとHW故障ノードを同時に効果的に同定でき、誤分類を防止し、最適化された送信制御によりバッテリー寿命を維持した。
• 本モデルは、DTにおいてナッシュ均衡とパレート最適性を同時に達成しており、戦略的インセンティブ下での安定的かつ効率的なネットワーク運用を示している。