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      基于備用路徑長度的無線傳感器網絡蟲洞攻擊檢測方法

      2022-05-30 02:41:53徐小龍
      電腦知識與技術 2022年31期
      關鍵詞:無線傳感器網絡網絡安全

      摘要:蟲洞攻擊嚴重威脅著無線傳感器網絡的安全,不需要知道網絡使用的具體協議,攻擊者通過在網絡中互相遠離的兩個位置設置兩個惡意節(jié)點就可以發(fā)起蟲洞攻擊。攻擊者可以丟棄數據包、修改數據包并分析流量。文章提出了一種基于鄰居信息和備用路徑長度的蟲洞檢測方法。仿真結果表明,這種方法具有較高的檢測精度和較小的存儲需求。

      關鍵詞:網絡安全;無線傳感器網絡;蟲洞攻擊

      中圖分類號:TP393 ? ? ? ?文獻標識碼:A

      文章編號:1009-3044(2022)31-0081-03

      1 引言

      與其他ad-hoc網絡相比,無線傳感器網絡有很多獨特之處,如傳感器節(jié)點資源有限、節(jié)點部署密集、節(jié)點使用廣播通信而不是點對點通信、節(jié)點容易發(fā)生故障、拓撲結構經常變化等[1]。無線傳感器網絡處在開放的環(huán)境里,這使它容易受到各種各樣的攻擊。安全性對于無線傳感器網絡是至關重要的。文獻[2]對無線傳感器網絡面臨的安全問題進行了較為全面的分析。在所有可能的攻擊中,蟲洞攻擊是非常危險的,因為它為更多的攻擊打開了大門。如果要發(fā)起攻擊,攻擊者不需要任何加密中斷。兩個惡意節(jié)點通過高速低延遲隧道連接。一個惡意節(jié)點從一個區(qū)域捕獲流量并將轉發(fā)到遠離它的另一個惡意節(jié)點,從而干擾路由選擇。本研究提出了一種基于鄰居信息和備用路徑長度的蟲洞檢測機制。

      2 蟲洞攻擊描述

      兩個相互遠離的惡意節(jié)點在它們之間創(chuàng)建了一條高速低延遲的隧道。一個惡意節(jié)點捕獲來自網絡一個區(qū)域的流量,并通過隧道將其傳輸到另一個惡意節(jié)點。正常流量得到了來自另一區(qū)域的惡意節(jié)點的回復,通過這種方式干擾了正常路由。發(fā)起攻擊后,攻擊者可以修改數據包、丟棄數據包、分析流量并為更多其他攻擊打開大門。如圖1所示,源節(jié)點S廣播的數據包被惡意節(jié)點M1捕獲并通過帶外高速信道(隧道)將其傳輸到另一個惡意節(jié)點M2。目標節(jié)點D從惡意節(jié)點M2接收到數據包,就像直接從源節(jié)點S接收它們一樣。數據包也可以通過正常路由S-W-X-Y-Z-D到達目的節(jié)點,由于正常路由經歷的跳數更多,所以數據包到達就慢,正常路由就會被惡意路由代替。

      3 現有的蟲洞攻擊檢測方法

      我們可以利用位置信息來識別蟲洞攻擊,這需要使用GPS或定向天線,從而會增加網絡成本。在文獻[3]中,作者提出了基于網格的蟲洞攻擊抵御策略。文獻[4]提出了一種基于標簽的抗蟲洞MMCL算法LB-MMCL。由于鄰居列表頻繁變化,這些方法在移動無線傳感器網絡中無法有效工作。

      與正常路徑相比,蟲洞路徑包含的跳數更少。基于跳數和距離的檢測方法見參考文獻[5]?;跁r間的蟲洞攻擊檢測方法見參考文獻[6]。如果平均每跳時間大于正常路由的平均每跳時間,則表明該路由存在蟲洞。文獻[7]介紹了基于網絡連通性的蟲洞檢測方法。惡意節(jié)點會導致不正確的連接信息。

      4 檢測方法

      4.1 假定

      第一個假定是所有的傳感器節(jié)點都是靜態(tài)的。第二個假定是在剛開始部署時網絡中不存在惡意節(jié)點。在初始階段,所有合法的傳感器節(jié)點安全地建立其鄰居信息。

      4.2 對手模型

      相距很遠的兩個惡意節(jié)點建立高速隧道。一個惡意節(jié)點從一個區(qū)域捕獲流量,并將流量轉發(fā)到位于不同區(qū)域的另一個惡意節(jié)點,因此路由被完全擾亂。在發(fā)起蟲洞攻擊后,惡意節(jié)點可以分析流量、丟棄數據包、修改數據包。

      4.3 提出的檢測方法

      在最初的一段時間內,惡意節(jié)點不參與網絡活動。為了建立鄰居信息,每個節(jié)點向其鄰居發(fā)送hello消息。當節(jié)點收到消息時會立即回復,于是發(fā)送節(jié)點將接收節(jié)點添加到其鄰居列表中。通過這種方式,每個節(jié)點建立起了一跳鄰居列表。在建立起一跳鄰居列表后,每個節(jié)點將其一跳鄰居列表發(fā)送給其鄰居。用這種方法,每個節(jié)點建立起了兩跳鄰居列表。

      一段時間后,如果任何節(jié)點無意中接收到來自某些新節(jié)點的數據包,那么就將新節(jié)點添加到可疑鄰居列表中。假設節(jié)點A無意中收到來自節(jié)點B的數據包,那么節(jié)點B被添加到節(jié)點A的可疑鄰居列表中,節(jié)點A接著執(zhí)行圖3所示的流程。節(jié)點A的所有可信鄰居都找到了到可疑節(jié)點B的最短路徑,從節(jié)點A到節(jié)點B的直接路徑不包括在內。對于所有路徑,如果長度大于預定義的閾值,那么這條A到B的鏈接即為假鏈接,蟲洞攻擊即被檢測到。

      4.4 數學分析

      數學上已經證明兩個真正的鄰居節(jié)點總是共享公共的單跳鄰居。

      圖3中節(jié)點P和Q之間的距離為D,半徑為R。我們已經計算了重疊傳輸區(qū)中另一個節(jié)點的出現概率。

      扇形面積

      [PASB=12×R×S=θ2×R2] ? ? (1)

      [θ2=cos-1D2R] ? ? ? ? (2)

      由(1)和(2)得,

      [PASB=R2?cos-1D2R] ? ? ? ? ?(3)

      三角形面積

      [PAB=12×AB×PO=12×OA×D2] ? ? ?(4)

      [R2=PO2+OA2=D24+OA2] ? ? ? ?(5)

      由(5),

      [OA=R2-D24] ? ? ? ? ? ?(6)

      由(4),(6)得

      [PAB=R2-D24×D2] ? ? ? ? ? (7)

      重疊區(qū)域

      [A(D)=2(PASB-PAB)=2R2cos-1D2R-R2-D24?D2] ? ?(8)

      重疊區(qū)域中存在節(jié)點的概率為

      [p=θ-δA(d)] ? ? ? (9)

      節(jié)點P和Q之間的最大距離為R,所以

      [P(D)=1R2??D2?D=2DR2] ? ? ?(10)

      由(9),(10),公共區(qū)域中不存在任何節(jié)點的概率為

      [P=DR2DR2?D-δA(d)dD=D-1.18?δ?R2] ? (11)

      如果密度為每平方公里100個節(jié)點,R取值250m,那么P<0.1%。

      5 結果和分析

      鄰居的平均數量用NAV表示,節(jié)點總數用NT表示,每個節(jié)點的大小用SID表示,存儲鄰居信息所需的存儲空間為SIDNAV。要存儲鄰居的鄰居列表,所需的存儲空間為SIDNAVNAV。所以對于每個節(jié)點,所需的總存儲空間為SIDNAV + SIDNAVNAV。

      如果節(jié)點大小為4字節(jié),每個節(jié)點的平均鄰居數為10,那么該節(jié)點所需的存儲空間為440字節(jié)。該協議占用內存非常少,所以適用于資源有限的無線傳感器網絡。我們模擬了密集網絡和稀疏網絡中的蟲洞攻擊。模擬參數如表1所示。

      在正常情況下,數據包投遞率為99%,在有攻擊的情況下,數據包投遞率降至41%,在應用了所提出的方法后,數據包投遞率為98%。類似地,在正常情況下,吞吐量為89kbps;在攻擊情況下,吞吐量降至36kbps,在應用了提出的方法后,吞吐量為85kbps;在存在攻擊的情況下,數據包投遞率和吞吐量急劇都下降。應用該協議后,數據包投遞率和吞吐量都有了顯著提高。

      誤報率大大降低,當短距離內發(fā)生蟲洞攻擊時會產生漏報。當發(fā)生遠距離蟲洞攻擊時,檢測準確率接近100%。對于報告的路徑長度,閾值λ取值為3。當λ=1時可以檢測短的蟲洞攻擊,但它會增加誤報。當λ=5時,誤報率降低,但檢測不到短的蟲洞攻擊。λ=3是獲得良好檢測率的最合適值,結果如表2所示。Pworm[8]是一種概率方法,當只有很少的流量被捕捉到時就無法檢測到蟲洞。文獻[9]使用了基于RTT的MDS蟲洞檢測方法。表2是文中所提方法與這兩種方法的比較,可以看出本方法的檢測準確性更高。

      6 結論

      近年來,無線傳感器網絡中蟲洞攻擊的研究受到了廣泛關注。要發(fā)起攻擊,攻擊者不需要任何密碼,也不需要知道網絡中使用的協議。多數檢測方法采用硬件,這增加了傳感器節(jié)點的制造成本。文章提出的檢測方法對資源的要求不高并且具有較高的檢測精度。在未來的研究中,移動無線傳感器網絡中的安全鄰居發(fā)現是一個很有意義的課題。

      參考文獻:

      [1] 徐小龍,高仲合,韓麗娟.一種新型的無線傳感器網絡蟲洞攻擊檢測與預防技術[J].軟件,2019,40(6):17-20.

      [2] Uzougbo O I,Ajibade S S M,Taiwo F.An overview of wireless sensor network security attacks:mode of operation,severity and mitigation techniques[EB/OL].[2021-06-30]. https://arxiv.org/abs/2011.06779.

      [3] 吳一塵,章曙光.基于網格的無線傳感器網絡蟲洞攻擊抵御策略[J].中國科學技術大學學報,2019,49(1):1-7.

      [4] 鮑露,鄧平.一種基于標簽的抗蟲洞攻擊MMCL算法[J].傳感技術學報,2018,31(7):1118-1123.

      [5] 吳海波,魏麗君.PS-DV-Hop算法對蟲洞攻擊防御的安全性能研究[J].計算機與數字工程,2018,46(10):2073-2077.

      [6] Singh R,Singh J,Singh R.WRHT:a hybrid technique for detection of wormhole attack in wireless sensor networks[J].Mobile Information Systems,2016,2016:8354930.

      [7] Karapistoli E,Sarigiannidis P,Economides A A.Visual-assisted wormhole attack detection for wireless sensor networks[M]//Lecture Notes of the Institute for Computer Sciences,Social Informatics and Telecommunications Engineering.Cham:Springer International Publishing,2015:222-238.

      [8] Lu L,Hussain M,Luo G X,et al.Pworm:passive and real-time wormhole detection scheme for WSNs[J].International Journal of Distributed Sensor Networks,2015,2015(1):1-16.

      [9] Mukherjee S,Chattopadhyay M,Chattopadhyay S,et al.Wormhole detection based on ordinal MDS using RTT in wireless sensor network[J].Journal of Computer Networks and Communications,2016,2016:3405264.

      【通聯編輯:代影】

      收稿日期:2022-03-24

      作者簡介:徐小龍(1977—) ,高級實驗師,碩士,主要研究方向為計算機網絡與通信。

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