[논문 리뷰] An Efficient Fog-Assisted Unstable Sensor Detection Scheme with Privacy Preserved

Shuo Chen, Rongxing Lu외 1명|arXiv (Cornell University)|2017. 11. 28.

Security in Wireless Sensor Networks참고 문헌 23인용 수 3

한 줄 요약

이 논문은 제어 센터의 통신 및 계산 부담을 줄이기 위해 페이그 컴퓨팅을 활용하여 IoT 환경에서 불안정한 센서를 탐지하는 페러티-보존형 기법을 제안한다. 안전한 데이터 집계를 위해 Paillier 암호체계를 사용하고, 효율적인 인증을 위해 배치 검증을 적용함으로써, 낮은 거짓 경고 비율을 유지하면서도 높은 탐지 정확도를 달성하면서도 데이터 프라이버시를 보존하고 일반적인 사이버 공격에 저항할 수 있다.

ABSTRACT

The Internet of Thing (IoT) has been a hot topic in both research community and industry. It is anticipated that in future IoT, an enormous number of sensors will collect the physical information every moment to enable the control center making better decisions to improve the quality of service (QoS). However, the sensors maybe faulty and thus generate inaccurate data which would compromise the decision making. To guarantee the QoS, the system should be able to detect faulty sensors so as to eliminate the damages of inaccurate data. Various faulty sensor detection mechanisms have been developed in the context of wireless sensor network (WSN). Some of them are only fit for WSN while the others would bring a communication burden to control center. To detect the faulty sensors for general IoT applications and save the communication resource at the same time, an efficient faulty sensor detection scheme is proposed in this paper. The proposed scheme takes advantage of fog computing to save the computation and communication resource of control center. To preserve the privacy of sensor data, the Paillier Cryptosystem is adopted in the fog computing. The batch verification technique is applied to achieve efficient authentication. The performance analyses are presented to demonstrate that the proposed detection scheme is able to conserve the communication resource of control center and achieve a high true positive ratio while maintaining an acceptable false positive ratio. The scheme could also withstand various security attacks and preserve data privacy.

연구 동기 및 목표

• 대규모 센서 데이터로 인해 제어 센터에 가해지는 높은 통신 및 계산 부담을 해결하기 위해.
• 이웃 기반 투표나 중앙집중식 데이터 분석에 의존하지 않고, 높은 노이즈 분산을 가진 센서를 포함한 불안정한 센서를 탐지하기 위해.
• 암호 기법을 사용하여 데이터 집계 및 전송 중 센서 데이터 프라이버시를 보존하기 위해.
• 고장 탐지를 고분산 노드에서 현지적으로 수행하여 네트워크 지연 시간과 대역폭 사용량을 줄이기 위해.
• 탐지 과정에서 스니핑, 맨인더미들, 재생 공격 등에 대한 보안을 확보하기 위해.

제안 방법

• 환경(센서), 엣지(페어 장치), 클라우드(제어 센터)의 세 계층으로 구성된 페어 컴퓨팅 아키텍처를 도입하여 현지 처리를 가능하게 한다.
• 첫 번째 계층의 페어 장치에서 센서 데이터를 Paillier 암호체계로 암호화하여 집계 중 프라이버시를 보장한다.
• 페어 장치가 암호화된 데이터에 대해 산란도 측정(예: 분산)을 수행하여 불안정한 센서를 탐지하기 위해 현지 계산을 수행한다.
• 다수의 센서 보고서를 효율적으로 인증하기 위해 배치 검증을 적용하여 검증 오버헤드를 감소시킨다.
• 부모 및 자식 페어 노드 간의 센서 상관관계를 평가하기 위해 조건부 확률 모델을 사용하여 이면적 이상을 탐지한다.
• 제어 센터로 원시 플레인 텍스트 데이터를 전송하지 않아 네트워크 자원 사용을 최소화한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 대규모 IoT 환경에서 제어 센터의 과부하를 일으키지 않으면서 고장 센서 탐지가 어떻게 효율적으로 수행될 수 있는가?
• RQ2 페어-보조 시스템에서 데이터 집계 중 센서 데이터 프라이버시를 보존하기 위한 기법은 무엇인가?
• RQ3 동형 암호화와 배치 검증의 조합이 센서 고장 탐지에서 통신 및 계산 비용을 어떻게 줄일 수 있는가?
• RQ4 높은 노이즈 분산을 가진 불안정한 센서를 탐지하는 데 있어 이 기법의 효과는 얼마나 높은가? 동시에 낮은 거짓 경고 비율을 유지할 수 있는가?
• RQ5 스니핑 및 재생 공격과 같은 일반적인 네트워크 공격에 대해 어떤 수준의 보안을 확보할 수 있는가?

주요 결과

• 고장 탐지를 페어 레이어에서 현지적으로 수행함으로써, 제어 센터의 통신 및 계산 오버헤드를 크게 줄였다.
• Paillier 암호체계의 사용으로 데이터 집계 및 전송 중 종단 간 프라이버시 보존이 보장되었다.
• 높은 노이즈 분산을 가진 불안정한 센서에 대해 높은 참 양성 비율을 달성하여 강력한 탐지 효과를 입증했다.
• 거짓 양성 비율이 수용 가능한 범위 내에 유지되어 실용적 구현에서의 신뢰성을 확보했다.
• 암호 기반 인증 및 암호화 덕분에 스니핑, 맨인더미들, 재생 공격에 강건한 것으로 확인되었다.
• 성능 평가 결과, 자원 절약 및 확장성 측면에서 기존의 중앙집중식 접근 방식보다 본 기법이 뛰어난 성능을 보였다.