[論文レビュー] Policy based intrusion detection and response system in hierarchical WSN architecture

Mohammad Saiful Islam Mamun, Asif Kabir+2 more|arXiv (Cornell University)|Sep 8, 2012

Network Security and Intrusion Detection参考文献 5被引用数 10

ひとこと要約

この論文は、スケーラビリティとエネルギー効率を向上させるために4段階のクラスタリングアーキテクチャを活用する階層型ワイヤレスセンサネットワーク（WSNs）向けのポリシー駆動型インライン検出および対応システムを提案する。レイヤー間で異常検出と不正使用検出を統合し、検出責任を分散させることで、オープンで保護のない環境においてエネルギー消費を低減し、セキュリティを向上させる。

ABSTRACT

In recent years, wireless sensor network becomes popular both in civil and military jobs. However, security is one of the significant challenges for sensor network because of their deployment in open and unprotected environment. As cryptographic mechanism is not enough to protect sensor network from external attacks, intrusion detection system (IDS) needs to be introduced. In this paper we propose a policy based IDS for hierarchical architecture that fits the current demands and restrictions of wireless ad hoc sensor network. In this proposed IDS architecture we followed clustering mechanism to build four level hierarchical network which enhance network scalability to large geographical area and use both anomaly and misuse detection techniques for intrusion detection that concentrates on power saving of sensor nodes by distributing the responsibility of intrusion detection among different layers. We also introduce a policy based intrusion response system for hierarchical architecture.

研究の動機と目的

• オープンで保護のない環境に展開されたワイヤレスセンサネットワークにおける、強固なセキュリティの増大するニーズに対応する。
• 高度な外部攻撃に対して、暗号化メカニズムのみでは対応できない限界を克服する。
• 大規模なWSN展開におけるネットワークのスケーラビリティとエネルギー効率を向上させる。
• 階層型WSNアーキテクチャに特化した分散型でレイヤー化されたインライン検出および対応メカニズムを導入する。
• ネットワークの各レイヤーにわたり、インライン検出対応意思決定を自動化および標準化するポリシー駆動型フレームワークを開発する。

提案手法

• 大規模な地理的領域にわたるスケーラビリティを向上させるために、クラスタリングを用いた4段階の階層型WSNアーキテクチャを設計する。
• 未知の脅威を検出するための異常検出と、既知の攻撃パターンを検出するための不正使用検出を組み合わせたハイブリッドインライン検出メカニズムを実装する。
• 個々のセンサーノードにおけるエネルギー消費を低減するために、検出責任をネットワークの異なるレイヤーに分散させる。
• インライン検出対応アクションを管理するポリシー駆動ルールを活用し、検出された脅威に対して動的で文脈に即応した反応を可能にする。
• 検出モジュールとポリシー・エンジンを統合し、セキュリティイベントに対して一貫性があり自動化された反応を保証する。
• 処理負荷の高い検出タスクを上位レベルのクラスターヘッドおよびベースステーションにオフロードすることで、リソース使用を最適化する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 どのようにして大規模な地理的展開に適したスケーラブルでエネルギー効率の良いインライン検出を実現する階層型WSNアーキテクチャを設計できるか？
• RQ2 WSNにおいて、検出精度とエネルギー消費のバランスを最良に保つために、異常検出と不正使用検出の組み合わせはどのようなものか？
• RQ3 個々のセンサーノードにおけるエネルギー使用量を最小限に抑えるために、検出責任をネットワークの各レイヤーに効果的に分散する方法は何か？
• RQ4 ポリシー駆動型対応は、WSNにおけるインライン検出対応の適応性と一貫性をどのように向上させるか？
• RQ5 提案されたアーキテクチャは、オープン環境で強いセキュリティを維持しつつ、エネルギーオーバーヘッドをどの程度低減できるか？

主な発見

• 4段階の階層型クラスタリングアーキテクチャは、大規模な地理的展開におけるネットワークのスケーラビリティを顕著に向上させる。
• 異常検出と不正使用検出を組み合わせたハイブリッド検出アプローチは、脅威カバレッジを向上させつつ、低誤検出率を維持する。
• レイヤー間での検出の分散化により、クラスターヘッドおよびベースステーションに処理をオフロードすることで、個々のセンサーノードにおけるエネルギー消費が削減される。
• ポリシー駆動型対応システムにより、インライン検出イベントに対して自動的で一貫性があり、文脈に即応した反応が可能となり、運用効率が向上する。
• 暗号化または集中型検出に依存するシステムと比較して、提案されたシステムは外部攻撃に対するレジリエンスが向上している。
• クラスターレベルでの局所的意思決定により、リアルタイムの検出と対応が可能となり、遅延が低減される。