[論文レビュー] Exponential Trust Based Mechanism to Detect Black Hole attack in Wireless Sensor Network

Deepali Virmani, Manas Hemrajani+1 more|arXiv (Cornell University)|Jan 11, 2014

Mobile Ad Hoc Networks参考文献 1被引用数 12

ひとこと要約

本稿では、スティーブカウンタを用いて連続したパケット損失を追跡することで、無線センサネットワーク（WSN）におけるブラックホール攻撃を検出する指数的信頼ベースのメカニズムを提案する。信頼要因は、各損失パケットごとに指数関数的に減少し、悪意あるノードの迅速な検出を可能にするとともに、検出前のパケット損失を顕著に低減する。

ABSTRACT

Security is a key feature in Wireless Sensor Networks but they are prone to many kinds of attacks and one of them is Black Hole Attack. In a black hole attack all the packets are consecutively dropped which leads to the decrease in the efficiency of the network and unnecessary wastage of battery life. In this paper, we propose an exponential trust based mechanism to detect the malicious node. In the proposed method a Streak counter is deployed to store the consecutive number of packets dropped and a trust factor is maintained for each node. The trust factor drops exponentially with each consecutive packet dropped which helps in detecting the malicious node. The proposed method show a drastic decrease in the number of packets dropped before the node being detected as a malicious node.

研究の動機と目的

• パケット損失とエネルギーの枯渇を引き起こす、無線センサネットワーク（WSNs）におけるブラックホール攻撃という深刻なセキュリティ脆弱性に対処すること。
• すべての受信パケットを破棄する悪意あるノードの検出速度を向上させ、ネットワークの非効率性とバッテリーの無駄遣いを低減すること。
• リソース制限されたWSN環境に適した軽量でスケーラブルな信頼メカニズムを設計すること。
• 悪意あるノードがネットワークから隔離されるまでのパケット損失数を最小限に抑えること。

提案手法

• 各ノードの連続したパケット損失数を追跡するため、スティーブカウンタを維持する。
• 各ノードに信頼要因を初期化し、スティーブカウンタの値に基づいて更新する。
• 連続したパケット損失ごとに信頼要因は指数関数的に減少し、次の式に従う：trust = trust × e^(-α × streak)，ここでαは減衰定数である。
• 信頼値が事前に定義されたしきい値未満のノードは悪意あるものとしてマークされ、転送意思決定から除外される。
• このメカニズムは分散型に動作し、通信オーバーヘッドを最小限に抑える。
• 信頼値は定期的にリフレッシュされ、一時的なネットワーク混雑による誤検出を防ぐ。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 エネルギー制限された無線センサネットワークにおいて、ブラックホール攻撃の検出時間をどのように短縮できるか？
• RQ2 連続したパケット損失に基づいて悪意あるノードを迅速に同定できる信頼更新メカニズムは何か？
• RQ3 線形または固定しきい値モデルと比較して、指数的信頼減衰は検出精度をどのように向上させるか？
• RQ4 提案されたメカニズムがネットワークライフタイムとパケット配信率に与える影響は何か？
• RQ5 リソース制限されたセンサノードにおいて、低コストの計算および通信オーバーヘッドでこの方式を実装可能か？

主な発見

• 提案されたメカニズムにより、悪意あるノードが検出されるまでのパケット損失数が顕著に減少し、ネットワークの信頼性が向上する。
• 指数的信頼減衰により、線形的または静的しきい値ベースのアプローチと比較して、より迅速な検出が可能になる。
• スティーブカウンタの使用により、一時的なネットワーク問題と持続的な悪意ある行動を効果的に区別できる。
• このメカニズムは低オーバーヘッドを維持するため、エネルギー制限されたWSNへの展開に適している。
• シミュレーション結果から、検出段階におけるパケット損失が著しく削減され、全体のネットワーク効率が向上することが示された。
• 信頼モデルは、通常のネットワーク状態下でも誤検出に対して耐性を示す。