International Journal of Computer Science & Network Security
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제21권6호
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pp.89-100
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2021
Smart Grid Network (SGN) is a next generation electrical power network which digitizes the power distribution grid and achieves smart, efficient, safe and secure operations of the electricity. The backbone of the SGN is information communication technology that enables the SGN to get full control of network station monitoring and analysis. In any network where communication is involved security is essential. It has been observed from several recent incidents that an adversary causes an interruption to the operation of the networks which lead to the electricity theft. In order to reduce the number of electricity theft cases, companies need to develop preventive and protective methods to minimize the losses from this issue. In this paper, we have introduced a machine learning based SVM method that detects malicious nodes in a smart grid network. The algorithm collects data (electricity consumption/electric bill) from the nodes and compares it with previously obtained data. Support Vector Machine (SVM) classifies nodes into Normal or malicious nodes giving the statues of 1 for normal nodes and status of -1 for malicious -abnormal-nodes. Once the malicious nodes have been detected, we have done a trust evaluation based on the nodes history and recorded data. In the simulation, we have observed that our detection rate is almost 98% where the false alarm rate is only 2%. Moreover, a Trust value of 50 was achieved. As a future work, countermeasures based on the trust value will be developed to solve the problem remotely.
MANET에서는 합법적인 노드와 비합법적인 노드 모두 네트워크에 접근이 가능함에 따라 보안 취약점을 안고 있다. MANET에 관한 대부분의 연구들은 라우팅 경로 또는 패킷 전달에 대한 공격 측면에만 중점을 두고 있으며, 특히 악의적인 노드의 다양한 공격에 효과적으로 대응하는데 한계가 있다. 이 논문에서는 MANET에서 다양한 악의적인 노드를 효율적으로 탐지하기 위한 DTecBC (detection technique of malicious node behaviors based on collaboration) 기법을 제안하였다. 제안 기법은 이웃 노드들 간의 협업관계를 기반으로 상호 메시지 교환을 통하여 악의적인 노드를 관리할 수 있도록 설계하였다.. 제안기법의 효율성 검증을 위해 OPNET 시뮬레이션 툴을 사용하여 기존의 대표적 탐지기법인 Watchdog, CONFIDANT, SRRPPnT와 비교하였다. 평가 결과, 제안 기법은 기존 기법들에 비해 다양한 유형의 악의적인 노드 행위를 종합적으로 탐지 가능함이 확인 되었다.
최근 MANET에서의 연구는 보안을 고려한 라우팅 서비스에 주목되어 왔으나 기존에 제시되었던 MANET에서의 악의적인 노드를 식별하는 방안들은 거짓 신고하는 악의적인 노드가 있을 때에는 이를 적절히 식별하고 제거하지 못하는 문제점이 있었다. 따라서 본 논문에서는 신고자와 혐의자 목록으로 구성되는 신고 메시지와 신고 테이블을 이용하여 경로 설정단계에서는 정상적으로 동작하지만 데이터 전달 과정에서는 데이터를 버리거나 내용을 변경시키는 행위, 또는 다른 노드를 거짓으로 신고하는 등의 악의적인 노드를 식별하는 효율적인 방안을 제안한다. 제안하는 방안은 DSR 과 AODV에 모두 적용 가능하다. 또한 성능분석을 위해 AODV와 제안된 알고리즘과 비교 분석하여 제안된 알고리즘이 평균 분실률 및 전송량 측면에서 현격한 성능차이를 있음을 보였다.
Paramasivan, Balasubramanian;Viju Prakash, Maria Johan;Kaliappan, Madasamy
Journal of Communications and Networks
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제17권1호
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pp.75-83
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2015
In mobile ad-hoc networks (MANETs), nodes are mobile in nature. Collaboration between mobile nodes is more significant in MANETs, which have as their greatest challenges vulnerabilities to various security attacks and an inability to operate securely while preserving its resources and performing secure routing among nodes. Therefore, it is essential to develop an effective secure routing protocol to protect the nodes from anonymous behaviors. Currently, game theory is a tool that analyzes, formulates and solves selfishness issues. It is seldom applied to detect malicious behavior in networks. It deals, instead, with the strategic and rational behavior of each node. In our study,we used the dynamic Bayesian signaling game to analyze the strategy profile for regular and malicious nodes. This game also revealed the best actions of individual strategies for each node. Perfect Bayesian equilibrium (PBE) provides a prominent solution for signaling games to solve incomplete information by combining strategies and payoff of players that constitute equilibrium. Using PBE strategies of nodes are private information of regular and malicious nodes. Regular nodes should be cooperative during routing and update their payoff, while malicious nodes take sophisticated risks by evaluating their risk of being identified to decide when to decline. This approach minimizes the utility of malicious nodes and it motivates better cooperation between nodes by using the reputation system. Regular nodes monitor continuously to evaluate their neighbors using belief updating systems of the Bayes rule.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제9권11호
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pp.4644-4661
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2015
Wireless sensor networks are often organized in the form of clusters leading to the new framework of WSN called cluster or hierarchical WSN where each cluster head is responsible for its own cluster and its members. These hierarchical WSN are prone to various routing layer attacks such as Black hole, Gray hole, Sybil, Wormhole, Flooding etc. These routing layer attacks try to spoof, falsify or drop the packets during the packet routing process. They may even flood the network with unwanted data packets. If one cluster head is captured and made malicious, the entire cluster member nodes beneath the cluster get affected. On the other hand if the cluster member nodes are malicious, due to the broadcast wireless communication between all the source nodes it can disrupt the entire cluster functions. Thereby a scheme which can detect both the malicious cluster member and cluster head is the current need. Abnormal energy consumption of nodes is used to identify the malicious activity. To serve this purpose a learning based energy prediction algorithm is proposed. Thus a two level energy prediction based intrusion detection scheme to detect the malicious cluster head and cluster member is proposed and simulations were carried out using NS2-Mannasim framework. Simulation results achieved good detection ratio and less false positive.
본 논문에서는 무선 센서 네트워크에서 클럭 동기화 시 악의적인 노드의 클럭 동기화 방해 공격에 대처하기 위한 비잔틴 오류 감내 클럭 동기화 기법을 제안한다. 제안 기법은 클럭 동기화를 요구하는 노드가 m개의 악의적인 노드에 대처하기 위해 부모 노드뿐만 아니라 형제 노드로부터 3m+1개의 클럭 동기화 메시지를 수신하여 클럭동기화를 진행한다. 시뮬레이터를 이용한 성능 평가를 통하여, 제안 기법은 기존 클럭 동기화 기법에 비하여 악의적인 노드의 클럭 동기화 방해 공격 시 동기 정확도 측면에서 최대 7배 향상된 성능을 보여주었다.
Ad-hoc 네트워크가 정상적으로 동작하기 위해서는 각 노드가 동등한 권한을 갖고 상호 협조할 때 원활한 통신이 가능하다. 신뢰성을 확보하기 위해 인증된 노드로만 네트워크가 구성이 가능하지만 인증만으로 악의적 행위를 하는 노드를 완전히 배제할 수 없으므로 이들의 행위가 네트워크 전체를 위험에 빠뜨릴 수 있다. 이를 탐지 및 배제해야만 더욱 안전하고 신뢰할 수 있는 네트워크를 유지할 수 있으나 이에 대한 연구는 상대적으로 미흡한 수준이다. 따라서 신뢰 관계에 있는 노드로 구성된 네트워크에서 이기적이거나 악의적인 노드를 탐지하고 배제시켜 결과적으로 네트워크의 안전성과 신뢰성을 유지하고 처리율을 향상시킬 수 있는 방법을 제안한다.
Security and accuracy are two issues in the localization of wireless sensor networks (WSNs) that are difficult to balance in hostile indoor environments. Massive numbers of malicious positioning requests may cause the functional failure of an entire WSN. To eliminate the misjudgments caused by malicious nodes, we propose a compressive-sensing-based multiregional secure localization (CSMR_SL) algorithm to reduce the impact of malicious users on secure positioning by considering the resource-constrained nature of WSNs. In CSMR_SL, a multiregion offline mechanism is introduced to identify malicious nodes and a preprocessing procedure is adopted to weight and balance the contributions of anchor nodes. Simulation results show that CSMR_SL may significantly improve robustness against attacks and reduce the influence of indoor environments while maintaining sufficient accuracy levels.
MANET has an advantage that can build a network quickly and easily in difficult environment to build network. In particular, routing protocol that uses in existing mobile environment cannot be applied literally because it consists of only mobile node. Thus, routing protocol considering this characteristic is necessary. Malicious nodes do extensive damage to the whole network because each mobile node has to act as a router. In this paper, we propose technique that can detect accurately the suspected node which causes severely damage to the performance of the network. The proposed technique divides the whole network to zone of constant size and is performed simultaneously detection technique based zone and detection technique by collaboration between nodes. Detection based zone translates the information when member node finishes packet reception or transmission to master node managing zone and detects using this. The collaborative detection technique uses the information of zone table managing in master node which manages each zone. The proposed technique can reduce errors by performing detection which is a reflection of whole traffic of network.
Mobile ad-hoc networks (MANETs) have attracted great research interest in recent years. Among many issues, lack of motivation for participating nodes to collaborate forms a major obstacle to the adoption of MANETs. Many contemporary collaboration enforcement techniques employ reputation mechanisms for nodes to avoid and penalize malicious participants. Reputation information is propagated among participants and updated based on complicated trust relationships to thwart false accusation of benign nodes. The aforementioned strategy suffers from low scalability and is likely to be exploited by adversaries. In this paper, we propose a novel approach to address these problems. With the proposed technique, no reputation information is propagated in the network and malicious nodes cannot cause false penalty to benign hosts. Nodes classify their one-hop neighbors through direct observation and misbehaving nodes are penalized within their localities. Data packets are dynamically rerouted to circumvent selfish nodes. As a result, overall network performance is greatly enhanced. This approach significantly simplifies the collaboration enforcement process, incurs low overhead, and is robust against various malicious behaviors. Simulation results based on different system configurations indicate that the proposed technique can significantly improve network performance with very low communication cost.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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