Abstract
With rapid growth of the wireless mobile computing network technologies, various mobile ad hoc network applications converged with other related technologies are rapidly disseminated nowadays. Vehicular Ad Hoc Networks are self-organizing mobile ad hoc networks that typically have moving vehicle nodes with high speeds and maintaining its topology very short with unstable communication links. Therefore, VANETs are very vulnerable for the malicious noise of sensors and anomalies of the nodes in the network system. In this paper, we propose an anomaly detection method by using big data techniques that efficiently identify malicious behaviors or noises of sensors and anomalies of vehicle node activities in these VANETs, and the performance of the proposed scheme is evaluated by a simulation study in terms of anomaly detection rate and false alarm rate for the threshold ${\epsilon}$.
무선 기반의 모바일 컴퓨팅 네트워크 기술의 급속한 발전과 더불어, 다양한 관련 기술과의 융합을 통한 획기적인 모바일 애드 혹 네트워크 응용들이 빠르게 확산되고 있는 실정이다. 차량 애드 혹 망 (Vehicular Ad Hoc Networks: VANETs)은 일반적으로 높은 이동성을 갖는 차량 노드들로 구성되어 망 위상이 짧은 시간 유지되고 통신 링크가 불안정한 자기 조직화 모바일 애드 혹 망이다. 따라서 VANETs은 네트워크상에 센서들의 해로운 노이즈나 차량 노드들의 비정상 행위에 매우 취약하다. 본 논문에서는 이러한 VANETs에서 센싱된 센서로 부터의 상황정보에 대한 해로운 오동작이나 노이즈와 차량 노드들의 활동에 대한 비정상 행위를 효율적으로 식별할 수 있는 빅 데이터 처리기술을 응용한 비정상 행위 탐지 방법을 제안하고, 그 성능을 모의실험을 통해 임계 허용 오차에 대한 비정상 행위 탐지율과 거짓 경고율로 평가하였다.
