• 제목/요약/키워드: Routing for Destination-location Privacy

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무선 센서 네트워크에서의 도착지 위치 기밀을 강화하는 라우팅 (On Routing for Enhancing Destination-Location Privacy in Wireless Sensor Networks)

  • 차영환
    • 한국정보통신학회논문지
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    • 제14권7호
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    • pp.1715-1722
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    • 2010
  • 이 논문에서는 패킷 추적 과정에서 획득한 위치 정보를 이용하여 추적 노드를 결정하는 방안을 고려한다. 한편, 추적에 대응하는 라우팅 전략으로는 위치 보호가 필요한 노드들과 근접하지 않은 노드들로 라우팅 경로를 구성하고, 가능한 경로 궤적이 지그-재그나 앞뒤로 이동하지 않도록 한다. 시뮬레이션을 통해 추적 성공률이 매우 향상됨을 확인 하였고, 제안된 라우팅 기법은 다수의 보호 대상들이 존재하는 환경에서 더 많은 패킷들을 전달하면서도, 추적자로 하여금 더 많은 거리를 이동하도록 유인함을 알 수 있었다.

Routing for Enhancing Source-Location Privacy in Wireless Sensor Networks of Multiple Assets

  • Tscha, Yeong-Hwan
    • Journal of Communications and Networks
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    • 제11권6호
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    • pp.589-598
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    • 2009
  • In wireless sensor networks, a node that reports information gathered from adjacent assets should relay packets appropriately so that its location context is kept private, and thereby helping ensure the security of the assets that are being monitored. Unfortunately, existing routing methods that counter the local eavesdropping-based tracing deal with a single asset, and most of them suffer from the packet-delivery latency as they prefer to take a separate path of many hops for each packet being sent. In this paper, we propose a routing method, greedy perimeter stateless routing-based source-location privacy with crew size w (GSLP-w), that enhances location privacy of the packet-originating node (i.e., active source) in the presence of multiple assets. GSLP-w is a hybrid method, in which the next-hop node is chosen in one of four modes, namely greedy, random, perimeter, and retreat modes. Random forwarding brings the path diversity, while greedy forwarding refrains from taking an excessively long path and leads to convergence to the destination. Perimeter routing makes detours that avoid the nodes near assets so that they cannot be located by an adversary tracing up the route path. We study the performance of GSLP-w with respect to crew size w (the number of packets being sent per path) and the number of sources. GSLP-w is compared with phantom routing-single path (PR-SP), which is a notable routing method for source-location privacy and our simulation results show that improvements from the point of the ratio of safety period and delivery latency become significant as the number of source nodes increases.

무선 센서 네트워크에서의 통신 근원지 및 도착지 은닉(제1부) : 프로토콜 설계 (Concealing Communication Source and Destination in Wireless Sensor Networks(Part I) : Protocol Design)

  • 차영환
    • 한국전자통신학회논문지
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    • 제8권2호
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    • pp.219-226
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    • 2013
  • 무선 센서 네트워크에 있어서 전역 도청에 대응하는 통신 근원지와 도착치의 위치기밀을 유지하기 위해서는 수많은 속임수용 더미 패킷들이 지속적으로 발행된다. 근원지나 도착지를 포함하는 특정 크기의 보호구역들을 설정한 후, 이 안의 노들들에 대해서만 데이터전송 중에 더미 패킷들을 생성하도록 제한하여 근원지와 도착지의 위치기밀성을 제공하면서도 패킷발생량을 줄이는 접근방안을 고려한다. 제안 프로토콜을 설계하고 형식화한 상세한 프로토콜 명세서를 제시한 후, 주요 특성과 정확성을 검증한다.

센서 네트워크에서 낮은 전달 지연으로 근원지 위치 기밀을 강화하는 라우팅 (Routing for Enhancing Source-Location Privacy with Low Delivery Latency in Sensor Networks)

  • 차영환
    • 한국통신학회논문지
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    • 제33권8B호
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    • pp.636-645
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    • 2008
  • 센서 네트워크에 있어서 정보 전송 노드인 근원지의 위치를 악의적 추적자로부터 보호하기 위해 길이가 긴 경로를 통해 단일 메시지를 전송하는 라우팅에서는 전달 지연이 길어지는 단점이 있다. 본 논문에서는 전송 메시지가 사전에 주어진 경우, 근원지 위치를 보호하면서 최소 비용의 단일 경로를 이용하여 이들을 목적지로 전달하는 문제는 NP-complete 임을 보인다. 이러한 양 극단의 절충 방안이라 할 수 있는 경로 당 $\omega$개의 메시지들을 전송하도록 하여 근원지의 위치 보호 능력을 높이면서도 전달 지연을 저감시키는 라우팅 프로토콜 GSLP-$\omega$ (GPSR-based Source Location Privacy with crew size $\omega$)를 제안한다. 평가 기준으로는 목적지와의 최단 경로의 홉 수를 기준으로 정규 안전 기간(NSP: Normalized Safety Period)과 정규 전달 지연(NDL; Normalized Delivery Latency)을 고려한다. 평균 차수(degree)가 8인 노드 50,000개로 구성되는 네트워크 토폴로지 100개를 생성하여 측정한 결과 제안된 GSLP-$\omega$는 GSLP-$\omega$의 초기 버전인 GSLP와 기존의 대표적인 근원지 위치 보호 라우팅 프로토콜인 PR-SP(Phantom Routing - Single Path)보다 더 높은 안전 기간을 보였다. 전달 지연에서는 GSLP-$\omega$가 PR-SP보다 높으나 GSLP 보다는 낮은 것으로 나타났다.

휴면 소오스들이 존재하는 환경의 센서 네트워크를 위한 위치 보호 강화 라우팅 (Location Privacy Enhanced Routing for Sensor Networks in the Presence of Dormant Sources)

  • 양기원;임화정;차영환
    • 한국정보과학회논문지:정보통신
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    • 제36권1호
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    • pp.12-23
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    • 2009
  • 전장에서 군 작전을 지원하거나 희귀 동물을 모니터링 하는 센서 네트워크에서는 전송 정보의 보안뿐만 아니라 그러한 관심 대상(asset)들의 위치를 적이나 악의적 추적으로부터 보호할 수 있어야 한다. 본 논문에서는 위치가 보호되어야 할 대상에 근접한 센서 노드들 즉, 휴면(dormant) 소오스들이 존재하는 환경에서, 활동 소오스(즉, 메시지 발생 노드)의 위치 보호를 강화하는 라우팅 프로토콜 GSLP(GPSR-based Source-Location Privacy)를 제안한다. GSLP는 단순하면서도 scalable한 라우팅 기법인 GPSR(greedy perimeter stateless routing)을 확장하여, 확률적으로 임의의 이웃 노드를 메시지 전달 노드로 선정하여 경로의 다양성을 제고하면서 퍼리미터(perimeter) 라우팅을 적용하여 휴면 소오스 노드들을 우회하도록 함으로써 안전 기간(safety period)으로 정의되는 활동 소오스의 위치 보호 능력이 강화되도록 하였다. 휴면 소오스들의 수가 전체 노드의 1.0%에 이르기까지 시뮬레이션을 수행한 결과, 기존의 대표적인 소오스 위치 보호 프로토콜인 PR-SP(Phantom Routing, Single Path)의 안전 기간은 휴면 소오스 노드들이 증가에 따라 급속히 감소하나 제안된 GSLP는 휴면 소오스 노드들의 수와 거의 무관하게 높은 안전 기간을 제공하면서도 평균 전달 지연(delivery latency)은 도착지와의 최단 거리의 약 두 배 이내에 머무는 것으로 확인되었다.

Novel Two-Level Randomized Sector-based Routing to Maintain Source Location Privacy in WSN for IoT

  • Jainulabudeen, A.;Surputheen, M. Mohamed
    • International Journal of Computer Science & Network Security
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    • 제22권3호
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    • pp.285-291
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    • 2022
  • WSN is the major component for information transfer in IoT environments. Source Location Privacy (SLP) has attracted attention in WSN environments. Effective SLP can avoid adversaries to backtrack and capture source nodes. This work presents a Two-Level Randomized Sector-based Routing (TLRSR) model to ensure SLP in wireless environments. Sector creation is the initial process, where the nodes in the network are grouped into defined sectors. The first level routing process identifies sector-based route to the destination node, which is performed by Ant Colony Optimization (ACO). The second level performs route extraction, which identifies the actual nodes for transmission. The route extraction is randomized and is performed using Simulated Annealing. This process is distributed between the nodes, hence ensures even charge depletion across the network. Randomized node selection process ensures SLP and also avoids depletion of certain specific nodes, resulting in increased network lifetime. Experiments and comparisons indicate faster route detection and optimal paths by the TLRSR model.