무선망에서 통신 경로상의 노드들은 데이터 전달 시마다 전자기적 신호를 방출하므로 일련의 발생 신호들을 포착하여 분석하면 해당 경로가 노출 및 탐지될 수 있다. 악의적 도청자에 대응하는 방법의 하나로는 특정 노드들로 하여금 더미(거짓) 패킷을 생성하도록 하여 마치 데이터 경로상의 노드들처럼 보이도록 하는 것이다. 이 논문에서는 근원지와 도착지 간에 최단 경로를 한 번에 설정하면서 더미 패킷의 과도한 생성을 억제하는 패킷 전송 프로토콜을 제안한다. 시뮬레이션을 통해 통신 경로상의 노드 위치 기밀 수준을 검증한다.
본 논문에서는 홈 네트워크 서비스를 위한 인증 시스템을 설계하여 실제 센서 노드에 구현하였다. SPINS의 SNEP 프로토콜은 데이터 기밀성과 인증을 제공한다. SNEP을 기반으로 RC5 암호화 알고리즘을 적용하여 인증키 및 데이터의 암 ${\cdot}$ 복호화를 수행하였다. 또한 무선 센서 네트워크에서의 키 관리 기법인 대칭키 사전 분배 방식을 적용하여 인증키의 노출을 방지하였다. 데이터 수신을 담당하는 베이스 스테이션과 데이터 전송을 담당하는 센서 노드들로 실험 환경을 구성하였으며, 각 센서 노드는 수신된 데이터를 암호화된 인증키와 함께 베이스 스테이션으로 전송하게 된다. 실험을 통해 다른 그룹의 센서 노드와 베이스 스테이션 사이의 통신 및 악의적인 목적을 가지고 추가된 센서 노드와의 통신으로 인한 오작동을 막을 수 있음을 확인할 수 있었다.
Sensor networks are composed of provide low powered, inexpensive distributed devices which can be deployed over enormous physical spaces. Coordination between sensor devices is required to achieve a common communication. In low cost, low power and short-range wireless environment, sensor networks cope with significant resource constraints. Security is one of main issues in wireless sensor networks because of potential adversaries. Several security protocols and models have been implemented for communication on computing devices but deployment these models and protocols into the sensor networks is not easy because of the resource constraints mentioned. Memory intensive encryption algorithms as well as high volume of packet transmission cannot be applied to sensor devices due to its low computational speed and memory. Deployment of sensor networks without security mechanism makes sensor nodes vulnerable to potential attacks. Therefore, attackers compromise the network to accept malicious sensor nodes as legitimate nodes. This paper provides the different security models as a metric, which can then be used to make pertinent security decisions for securing wireless sensor network communication.
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.
다수의 노드로 구성된 무선센서네트워크는 Ad-hoc 방식으로 노드간 통신이 이루어지며, 센싱데이터는 베이스노드로 취합되어진 후 Host PC에 의해 처리되어지게 된다. 하지만 Ad-hoc 방식의 네트워크는 잘못된 라우팅 정보를 전달하거나 데이터를 중간에 소실 및 변경시키는 싱크홀 공격에 대해 취약할 수밖에 없다. 이러한 싱크홀 공격은 네트워크의 오버헤드를 가중시키고 전체 네트워크의 배터리 소모를 가속화 시켜 전체 네트워크의 수명을 단축시키고 또한 다른 공격을 적용하기가 용이하므로 싱크홀 공격에 대한 대응방법은 신중하게 고려되어져야 한다. 본 논문은 이러한 싱크홀 공격이 일어났을 때 공격노드와 주변의 공모노드를 검출해 낼 수 있는 Hop-depth 알고리즘을 제안하였다. 제안된 알고리즘은 홉 깊이가 변경되는 공격의심 노드들을 검색한 후 주변의 공모노드의 경로 값을 재계산한 후 실제 공격이 이루어지는 노드를 검출해 낸다. 제안된 알고리즘의 성능평가는 NS2를 사용하여 이루어 졌으며 원 공격노드 검출성공률, 양성오류율 및 음성오류율, 에너지 소비효율 값을 비교분석하였다.
MANET은 이동 노드로만 구성되어 있기 때문에 기존의 유선 환경에서의 라우팅 프로토콜을 그대로 적용할 수 없다. 따라서 이러한 특성이 고려된 라우팅 프로토콜이 필요하다. 특히 라우팅 단계에서 악의적인 노드들을 배제하지 못한다면 네트워크 성능은 크게 떨어질 수 밖에 없다. 본 논문에서는 라우팅 성능을 향상시키기 위해 영역기반 침입탐지 기법을 제안하였다. 제안한 기법에서는 전체 네트워크를 일정한 영역으로 분할한 후 영역관리 노드를 이용하여 영역내 공격 탐지가 이루어지도록 하였으며, 멤버 노드로부터 수신한 완료 메시지를 이용하여 서로간 협업을 통해 경로상에 존재하는 공격 노드를 탐지할 수 있는 방법을 제안하였다. 그리고 탐지한 공격노드 정보를 블록체인에 저장하여 공유함으로써 네트워크에 참여하는 모든 노드들이 공격노드 정보를 공유할 수 있도록 하는 방법을 적용하였다. 제안한 기법의 성능 평가는 기존의 보안 라우팅 기법들과 비교 실험하였으며, 실험을 통해 제안한 기법의 우수한 성능을 확인할 수 있었다.
Wireless Ad hoc Network의 개방된 구조, 동적인 토폴로지, 인프라스트럭처의 부재와 같은 특징은 많은 유형의 공격으로부터 위협받고 있다. 특히 네트워크 내부에 존재하는 악의적인 노드의 공격은 통신 경로의 파괴나 패킷 폐기 등이 이루어지고 그 피해는 상당히 크고 공격 탐지도 어렵다. 본 논문에서는 내부 공격 노드들의 효율적인 탐지와 예방을 위하여 보안 인증 구조를 이용한 공격 탐지 기법을 제안하였다. 제안한 기법에서는 각 노드들에 대한 인증기관 역할을 수행할 수 있도록 클러스터 구조를 이용하였으며, 클러스터 헤드에서 노드들에 대한 신뢰 평가를 통해 공개키를 발급해 주게 된다. 노드들 간의 데이터 무결성을 위해 대칭키를 공유하고, RREQ 패킷에 인증 메시지를 추가하는 구조를 이용하였다. 제안한 기법의 성능 평가를 위해 ns-2 시뮬레이터를 이용하였으며, 실험을 통해 제안한 기법의 우수한 성능을 확인할 수 있었다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제10권5호
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pp.2427-2445
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2016
In contrast to traditional "store-and-forward" routing mechanisms, network coding offers an elegant solution for achieving maximum network throughput. The core idea is that intermediate network nodes linearly combine received data packets so that the destination nodes can decode original files from some authenticated packets. Although network coding has many advantages, especially in wireless sensor network and peer-to-peer network, the encoding mechanism of intermediate nodes also results in some additional security issues. For a powerful adversary who can control arbitrary number of malicious network nodes and can eavesdrop on the entire network, cryptographic signature schemes provide undeniable authentication mechanisms for network nodes. However, with the development of quantum technologies, some existing network coding signature schemes based on some traditional number-theoretic primitives vulnerable to quantum cryptanalysis. In this paper we first present an efficient network coding signature scheme in the standard model using lattice theory, which can be viewed as the most promising tool for designing post-quantum cryptographic protocols. In the security proof, we propose a new method for generating a random lattice and the corresponding trapdoor, which may be used in other cryptographic protocols. Our scheme has many advantages, such as supporting multi-source networks, low computational complexity and low communication overhead.
사물인터넷 기반의 응용서비스의 활용이 높아지고 네트워크 사용량이 급격히 증가함에 따라 네트워크 처리량을 개선하기 위하여 네트워크 코딩을 적용하는 연구가 활발하다. 네트워크 코딩에서 노드들은 주변 노드로부터 수신한 패킷을 여러 개 조합한 인코딩 패킷으로 변환하여 전송하고 목적지에서 디코딩할 수 있도록 한다. 이런 방식은 노드간 신뢰를 기반으로 하지만 노드의 참여가 자유로운 사물인터넷 환경에서는 악의적인 노드가 구성에 참여할 경우 패킷을 조작할 수 있게 된다. 목적지에서 수신된 패킷은 하나의 소스에서 전송한 것이 아니라 여러 노드에서 생성한 여러 패킷이 조합된 것이므로 인코딩된 패킷의 진위를 식별하는 것이 어렵게 된다. 본 논문에서는 목적지에서 수신한 패킷이 전송 중에 공격을 받아 "유효하게 식별되는" 위장된 패킷의 존재를 탐지하는 방법과 디코딩 결과 중에 유효한 메시지를 식별하는 방법을 제안한다. 이 방법은 목적지가 위장패킷의 존재에도 불구하고 높은 확률로 재전송없이 수신된 패킷만으로 유효한 메시지를 구할 수 있으므로 네트워크 코딩의 성능이 향상됨을 보여준다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제11권10호
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pp.5023-5038
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2017
Big data is an emerging technology which deals with wide range of data sets with sizes beyond the ability to work with software tools which is commonly used for processing of data. When we consider a huge network, we have to process a large amount of network information generated, which consists of both normal and abnormal activity logs in large volume of multi-dimensional data. Intrusion Detection System (IDS) is required to monitor the network and to detect the malicious nodes and activities in the network. Massive amount of data makes it difficult to detect threats and attacks. Sequential Pattern mining may be used to identify the patterns of malicious activities which have been an emerging popular trend due to the consideration of quantities, profits and time orders of item. Here we propose a sequential pattern mining algorithm with fuzzy logic feature selection and fuzzy weighted support for huge volumes of network logs to be implemented in Apache Hadoop YARN, which solves the problem of speed and time constraints. Fuzzy logic feature selection selects important features from the feature set. Fuzzy weighted supports provide weights to the inputs and avoid multiple scans. In our simulation we use the attack log from NS-2 MANET environment and compare the proposed algorithm with the state-of-the-art sequential Pattern Mining algorithm, SPADE and Support Vector Machine with Hadoop environment.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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