[论文解读] Secure IoT Routing: Selective Forwarding Attacks and Trust-based Defenses in RPL Network

Jun Jiang, Yuhong Liu|arXiv (Cornell University)|Jan 18, 2022

Software-Defined Networks and 5G被引用 12

一句话总结

本文提出了一种新颖且灵活的RPL物联网网络选择性转发攻击，通过根据网络状况动态调整丢包行为以规避检测，并对诚实节点发起虚假指控。此外，提出了一种轻量级、集中式的基于信任的防御机制，利用自信任和树状结构的后代信任，仅比标准RPL多消耗3.4%的能量，即实现了95%的检测准确率。

ABSTRACT

IPv6 Routing Protocol for Low Power and Lossy Networks (RPL) is an essential routing protocol to enable communications for IoT networks with low power devices. RPL uses an objective function and routing constraints to find an optimized routing path for each node in the network. However, recent research has shown that topological attacks, such as selective forwarding attacks, pose great challenges to the secure routing of IoT networks. Many conventional secure routing solutions, on the other hand, are computationally heavy to be directly applied in resource-constrained IoT networks. There is an urgent need to develop lightweight secure routing solutions for IoT networks. In this paper, we first design and implement a series of advanced selective forwarding attacks from the attack perspective, which can flexibly select the type and percentage of forwarding packets in an energy efficient way, and even bad-mouth other innocent nodes in the network. Experiment results show that the proposed attacks can maximize the attack consequences (i.e. number of dropped packets) while maintaining undetected. Moreover, we propose a lightweight trust-based defense solution to detect and eliminate malicious selective forwarding nodes from the network. The results show that the proposed defense solution can achieve high detection accuracy with very limited extra energy usage (i.e. 3.4%).

研究动机与目标

• 开发一种更具灵活性和隐蔽性、可规避现有检测机制的选择性转发攻击方法。
• 解决现有防御方案的局限性，这些方案要么资源消耗过大，要么易受诽谤攻击影响。
• 设计一种轻量级、集中式的基于信任的防御机制，以在保持高检测准确率的同时降低能耗。
• 利用RPL的树状拓扑结构增强信任评估，并抵抗恶意节点的虚假指控。
• 在资源受限的物联网环境中平衡检测延迟与能效。

提出的方法

• 攻击模型根据网络的平均转发速率动态选择丢弃哪些协议类型，并调整数据包转发速率，以保持隐蔽性。
• 该攻击包含一个诽谤组件，可对合法的子节点发起虚假指控，以破坏信任机制。
• 防御机制采用集中式信任模型，仅由根节点执行异常检测，从而最小化非根节点的能耗。
• 通过使用遗忘速度不对称的贝塔信任模型计算自信任值，以反映节点在数据包转发中的可靠性。
• 基于RPL树结构推导出后代信任值，聚合来自子节点的信任信息，以检测并隔离恶意父节点。
• 检测模块仅在根节点观察到异常数据包模式时触发警报，从而减少误报和通信开销。

实验结果

研究问题

• RQ1 如何通过动态调整丢包行为，使RPL中的选择性转发攻击更具灵活性和隐蔽性？
• RQ2 恶意节点在结合协议特定丢包、速率自适应和虚假指控后，能在多大程度上规避检测？
• RQ3 集中式基于信任的防御机制是否能在RPL网络中实现高检测准确率，同时最小化能耗？
• RQ4 所提出的防御机制如何抵抗针对诚实节点的诽谤攻击？
• RQ5 与现有方法相比，该方案在检测延迟与能效之间的权衡如何？

主要发现

• 所提出的攻击模型通过动态适应丢包行为并发起虚假指控，成功规避了最先进的防御机制（包括TPRP和HP）。
• 所提出的防御机制实现了95%的检测准确率，比第二好的方案高出10个百分点。
• 能耗仅比默认的MRHOF方案高出3.4%，显著低于HP和TPRP分别增加的50%和957%。
• 由于依赖根节点的数据模式分析，检测延迟高于MRHOF和HP，但在低数据速率的RPL网络中仍具实用性。
• 通过使用基于树状结构的后代信任值聚合多个子节点的信任信息，该方案有效抵抗了诽谤攻击，减少了误报。
• 集中式设计消除了对第三方可信节点的需求，减少了非根节点的监控开销，从而提升了可扩展性和安全性。