Abstract
A large-scale sensor network usually operates in open and unattended environments, hence individual sensor node is vulnerable to various attacks. Therefore, malicious attackers can physically capture sensor nodes and inject false reports into the network easily through compromised nodes. These false reports are forwarded to the base station. The false report injection attack causes not only false alarms, but also the depletion of the restricted energy resources in a battery powered network. The statistical en-route filtering (SEF) mechanism was proposed to detect and drop false reports en route. In SEF, the choice of routing paths largely affect the energy consumption rate and the detecting power of the false report. To sustain the secure routing path, when and how to execute the path re-selection is greatly need by reason of the frequent network topology change and the nodes's limitations. In this paper, the regional path re-selection period determination method is proposed for efficient usage of the limited energy resource. A fuzzy logic system is exploited in order to dynamically determine the path re-selection period and compose the routing path. The simulation results show that up to 50% of the energy is saved by applying the proposed method.
대규모 센서 네트워크를 구성하는 센서 노드는 개방된 무인 환경에서 동작한다. 악의적인 공격자는 일부 센서 노드를 탈취 하여 허위 보고서를 주입할 수 있다. 통계적 여과 기법은 이러한 허위 보고서 주입 공격에 대응하기 위한 기법으로 보고서 전달 과정 중에 허위 보고서를 검출하고 여과할 수 있는 방법을 제안하였다. 통계적 여과 기법에서는 적절한 전달 경로 설정을 통하여 허위 보고서 검출 성능 향상뿐만 아니라 에너지 효율 또한 높일 수 있다. 하지만 네트워크의 위상 변화와 노드의 에너지고갈 등의 다양한 환경 변화로 인하여 전달 경로를 재설정해야 하는 경우가 빈번히 발생한다. 빈번한 경로 재설정은 과도한 에너지 소모를 유발하므로 적절한 경로 재설정 주기를 결정하는 것은 매우 중요하다. 본 논문에서는 센서 네트워크의 제안된 에너지를 효율적으로 사용하기 위한 영역별 경로 재설정 주기 결정 기법을 제안한다. 제안 기법은 퍼지 시스템을 이용해 각 영역의 경로 재설정 주기를 동적으로 결정한다. 또한 주기가 결정된 영역에 대해 적절한 보안 수준을 결정하고 해당 영역은 이를 적용하여 경로를 재설정한다. 시뮬레이션을 통하여 제안 기법이 경로 재설정에 사용되는 에너지 소모량을 최대 50% 이상 감소시켰음을 확인하였다.
