[논문 리뷰] A Game Theoretical Analysis of Localization Security in Wireless Sensor Networks with Adversaries

Nicola Gatti, Mattia Monga외 1명|arXiv (Cornell University)|2010. 06. 25.

Security in Wireless Sensor Networks참고 문헌 16인용 수 5

한 줄 요약

이 논문은 무선 센서 네트워크에서 보안적 노드 정위치를 두 명의 플레이어인 검증자(Verifiable Multilateration, VM)와 악성 노드 간의 비협력 게임으로 모델링한다. 악성 노드는 '정의되지 않은' 노드로 위장하려는 시도를 한다. 검증자가 혼합 전략을 사용할 경우, 악성 노드의 성공적 위장 확률은 거의 0으로 감소함을 보여주며, 이는 랜덤화된 검증 방식이 전략적 적대자에 대해 강력함을 입증한다.

ABSTRACT

Wireless Sensor Networks (WSN) support data collection and distributed data processing by means of very small sensing devices that are easy to tamper and cloning: therefore classical security solutions based on access control and strong authentication are difficult to deploy. In this paper we look at the problem of assessing security of node localization. In particular, we analyze the scenario in which Verifiable Multilateration (VM) is used to localize nodes and a malicious node (i.e., the adversary) try to masquerade as non-malicious. We resort to non-cooperative game theory and we model this scenario as a two-player game. We analyze the optimal players' strategy and we show that the VM is indeed a proper mechanism to reduce fake positions.

연구 동기 및 목표

• 정위치 과정에서 악성 노드가 '정의되지 않은' 노드로 위장하여 탐지되지 않게 되는 보안 취약점을 해결한다.
• Verifiable Multilateration(VM)을 사용하는 검증자와 이성적이고 이득을 극대화하는 악성 노드 간의 전략적 상호작용을 분석한다.
• VM에서 순수 전략 또는 혼합 전략을 사용할 경우, 악성 노드 탐지 능력과 임의의 오류 경고 또는 탐지되지 않은 위장 행위의 위험을 평가한다.
• 악성 행위자에 대한 저항력을 모델링하고 정량화하기 위해 게임 이론적 프레임워크를 제공한다.
• 랜덤화된 검증자 전략이 악성 노드의 기대 유용도(위장 성공률)를 크게 감소시킴을 입증한다.

제안 방법

• 합리적인 플레이어(검증자와 악성 노드) 간의 이인자 비협력 전략형 게임으로 정위치 보안 시나리오를 모델링한다.
• 검증자의 전략을 목표 노드를 둘러싸는 삼각형을 형성하는 위치(검증자) 선택로 정의하며, 행동은 삼각형의 수심점 중심의 극좌표계에서의 각도로 표현된다.
• 악성 노드의 전략은 위치 $U$와 가짜 위치 $P$를 선택하여 위장하는 것으로, 반경 거리 $\rho$와 각도 $\theta$로 매개변수화된다.
• 게임 이론적 균형 분석을 통해 양 플레이어의 최적 혼합 전략을 도출하여, 기대 유용도를 증가시키지 않는 단일 변동이 없도록 보장한다.
• 악성 노드의 기대 유용도를 검증자 전략 공간에 대한 적분으로 기술하고, 제약 조건 하에 탐지 확률을 극대화한다.
• 이론적 최적화 문제를 이산화 및 공액 하향 기울기 방법을 사용해 수치적으로 해결하여 균형 전략을 계산한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 검증자가 Verifiable Multilateration에서 순수 전략을 사용할 경우, 악성 노드가 정의되지 않은 노드로 성공적으로 위장할 수 있는가?
• RQ2 검증자가 순수 전략에서 혼합 전략으로 전환할 경우, 악성 노드의 기대 위장 확률은 어떻게 변화하는가?
• RQ3 보안 정위치 게임 이론 모델에서 검증자와 악성 노드의 최적 혼합 전략은 무엇인가?
• RQ4 검증자 위치의 랜덤화는 전략적 적대자에 대한 Verifiable Multilateration의 강건성에 어떻게 기여하는가?
• RQ5 검증자가 순수 전략을 사용할 경우와 혼합 전략을 사용할 경우, 악성 노드의 기대 유용도는 얼마나 감소하는가?

주요 결과

• 검증자가 순수 전략을 사용할 경우, 악성 노드는 항상 확률 1로 정의되지 않은 노드로 위장할 수 있으며, 기대 위장 유용도는 $0.25R$에 도달한다.
• 혼합 전략을 사용할 경우, 악성 노드의 기대 유용도는 $0.001R$로 감소하여 성공적 위장 확률이 극적으로 감소함을 보여준다.
• 최적의 검증자 전략은 삼각형의 수심점 중심의 극좌표계에서 각도 $\alpha \in [0, \frac{2\pi}{3}]$ 에 대해 균일하게 랜덤화하는 것이다.
• 최적의 악성 노드 전략은 $\rho_U = 0.1394R$ 에서 $U$ 를 배치하고 $\theta_U$ 는 균일하게 분포시키며, $P$ 는 $\rho_P = 0.4286R$ 에서 $\theta_P = \theta_U + 0.2952$ 로 배치한다.
• 검증자가 혼합 전략을 사용할 경우, 악성 행동의 탐지되지 않은 확률을 최소화하여 Verifiable Multilateration의 강건성이 크게 향상됨을 확인한다.
• 게임 이론적 균형은 검증자 위치의 랜덤화가 이성적인 적대자에 의한 예측 가능한 악용을 방지하기 위해 필수적임을 확인한다.