[논문 리뷰] A Game-Theoretic Approach for Enhancing Security and Data Trustworthiness in IoT Applications

Mohamed S. Abdalzaher, Osamu Muta|arXiv (Cornell University)|2019. 11. 19.

Security in Wireless Sensor Networks참고 문헌 28인용 수 5

한 줄 요약

이 논문은 선택적 전달(SF) 공격과 하드웨어(HW) 고장 둘 다를 동시에 탐지함으로써 클러스터 기반 WSN 기반 IoT 환경에서 보안성과 데이터 신뢰성(DT)을 향상시키기 위해 TDMA와 통합된 반복 게임 이론 모델을 제안한다. 이 모델은 DT에서 파레토 최적성을 달성하고 재전송으로 인한 전력 손실을 줄이며, 정직한 행동을 유도하고 악성 노드와 고장 난 노드를 구분함으로써 패킷 전달률을 향상시킨다.

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.

연구 동기 및 목표

• 클러스터 기반 WSN 기반 IoT 환경에서 선택적 전달(SF) 공격으로 인한 악성 패킷 손실과 하드웨어(HW) 고장으로 인한 비악성 패킷 손실을 구분하는 데 있어 핵심 과제를 해결한다.
• 클러스터 멤버(CM)와 클러스터 헤드(CH) 간의 상호작용을 반복 게임으로 모델링하여 협력적 행동에 대한 인centives를 제공함으로써 데이터 신뢰성(DT)과 네트워크 내성 강화를 도모한다.
• 감지되지 않은 SF 공격 또는 HW 고장으로 인한 불필요한 패킷 재전송으로 인한 전력 소비를 최소화하여 에너지 제약이 있는 IoT 장치의 배터리 수명을 연장한다.
• 개별 CM의 이득을 네트워크의 공동 목표와 일치시킴으로써 DT에서 파레토 최적성을 달성함으로써 보안 위협과 하드웨어 고장에 모두 강건한 네트워크를 확보한다.
• TDMA를 활용하여 충돌을 줄이고 탐지 복잡성을 단순화함으로써 이sovotropic/비이sovotropic 전송 모델을 포함한 다양한 환경에서 성능 향상을 도모한다.

제안 방법

• CM와 CH 간의 전략적 상호작용을 모델링하기 위해 CM과 CH 사이의 반복 게임 모델을 수립하며, CM은 인센티브에 따라 행동(전송 또는 패킷 버림)을 선택한다.
• TDMA 프로토콜을 통합하여 시간슬롯 동기화를 보장하고 CH에서의 패킷 충돌을 방지하며 탐지 복잡성을 감소시킨다.
• 실제 IoT 환경의 통신 변동성을 반영하기 위해 이sovotropic 및 비이sovotropic 전송 패턴을 모두 모델링한다.
• 전송 행동에 따라 CM의 보상(유용성 함수)을 표현하기 위해 유용성 함수를 사용하며, 악성 행동에 대해서는 제재를, 신뢰성 있는 보고에 대해서는 인센티브를 제공한다.
• 게임 이론의 평형 개념(Nash 평형 및 파레토 최적성)을 적용하여 DT를 최대화하고 악성 또는 고장 난 노드를 고립시키는 안정된 상태를 식별한다.
• 반복 게임의 특성을 활용하여 장기적인 명성 추적과 지속적인 악성 또는 고장 난 행동에 대한 적응형 대응을 가능하게 한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 어떻게 게임 이론 모델이 클러스터 기반 WSN 기반 IoT 환경에서 선택적 전달(SF) 공격으로 인한 패킷 손실과 하드웨어(HW) 고장으로 인한 패킷 손실을 구분할 수 있는가?
• RQ2 이sovotropic 및 비이sovotropic 전송이 SF 공격과 HW 고장 존재 하에서 데이터 신뢰성(DT)과 탐지 성능에 어떤 영향을 미치는가?
• RQ3 반복 게임 모델은 불필요한 재전송을 줄임으로써 에너지를 절약하면서 동시에 DT에서 파레토 최적성을 달성할 수 있는가?
• RQ4 TDMA 통합이 악성 또는 고장 난 CM을 식별하는 데 있어 탐지 정확도를 향상시키고 복잡성을 감소시키는 데 어떤 영향을 미치는가?
• RQ5 다양한 환경에서 비협력적 또는 단발성 게임 메커니즘에 비해 제안된 모델이 DT, 패킷 전달률 및 전력 효율성 측면에서 얼마나 뛰어나게 성능을 발휘하는가?

주요 결과

• 제안된 모델은 이sovotropic 전송 조건 하에서 UL 환경에서 96.8%, ON 환경에서 93.5%의 정규화된 DT를 달성하여 비협력 메커니즘을 능가했다.
• ON 환경에서 제안된 반복 게임을 통한 성공적인 패킷 전달 수는 공격 조건 하에서도 단발성 게임에 비해 뚜렷하게 높았다.
• 감지 기능이 없는 시스템 대비 SF 공격으로 인한 손실 전력이 30–40% 감소했으며, 특히 제일 빡빡한 제약 조건이 적용된 ON 환경에서 두드러졌다.
• 감지 및 수렴에 소요된 시간은 기존 연구[14]보다 상당히 짧았으며, CM 수가 증가함에 따라에도 불구하고 확장성을 입증했다.
• 모델은 악성 CM과 HW 고장 노드를 동시에 효과적으로 식별하여 오분류를 방지하고 최적화된 전송 제어를 통해 배터리 수명을 유지했다.
• 시스템은 동시에 나시 평형과 파레토 최적성을 달성하여 전략적 인센티브 하에서 안정적이고 효율적인 네트워크 운영을 보여주었다.