정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 (KIISE Transactions on Computing Practices)
Current Result Document :
| 한글제목(Korean Title) |
Provenance를 사용한 RPL기반 사물인터넷 상 선택적 포워딩 공격 감지 |
| 영문제목(English Title) |
Using Provenance to Detect Selective Forwarding Attack in RPL-Based Internet of Things |
| 저자(Author) |
사바 수하일
샤시 라즈 판데이
홍충선
Sabah Suhail
Shashi Raj Pandey
Choong Seon Hong
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| 원문수록처(Citation) |
VOL 26 NO. 01 PP. 0020 ~ 0025 (2020. 01) |
한글내용
(Korean Abstract) |
Internet of Things (IoT)에서 리소스가 제한된 사물들은 IPv6와 6LoWPAN 네트워크를 통해 인터넷에 연결될 수 있다. 저전력 손실 네트워크를 위한 라우팅 프로토콜(RPL)은 그러한 상호연결을 가능하게 한다. 그러나 RPL을 사용하는 데이터 전송은 신뢰할 수 없는 인터넷과 방치된 사물들의 상호 연결 때문에 다양한 공격에 취약하다. 예를 들어, 센서들에 의해 생성되는 데이터는 선택적 포워딩 공격과 같은 공격들에 취약하다. 따라서 오류가 없고 신뢰성 있는 정보의 경우 의사결정 과정에서 보장 될 수 없다. 소스에서 목적으로 데이터를 전송하는 과정 동안, provenance는 데이터 수집 및 데이터 통과를 추적하는데 사용될 수 있다. 본 논문에서는 provenance를 사용하여 패킷 경로의 각 전달 노드에서 패킷 전달 비율(PDR)을 계산하여 네트워크 성능을 평가한다. 또한 장애 노드를 식별하기 위해, 네트워크에 참여하는 각 부모 노드의 라우팅 테이블에서 각 하위 노드로부터 받은 패킷 수를 유지한다. 마지막으로 본 논문은 provenance 크기, 생성시간 및 메모리 소비 측면에서 RPL기반 IoT에 대한 제안된 접근 방식을 평가하였다.
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영문내용
(English Abstract) |
In the Internet of Things (IoT), resource-constrained things can connect to the Internet via IPv6 and 6LoWPAN networks. The Routing Protocol for Low-Power and Lossy Networks (RPL) has enabled such interconnection. However, the data transportation using RPL is vulnerable to various attacks due to the interaction between unattended things with the unreliable Internet. For instance, the data generated by sensors are vulnerable to attacks (for instance, selective forwarding attack). Therefore, error-free and reliable information cannot be assured in the decision-making process. During data transmission from source to destination, provenance can be used to track data acquisition and data traversal. In this paper, we use provenance to evaluate the network performance by computing the packet delivery ratio (PDR) at each forwarding node in the packet path. Furthermore, to identify the faulty nodes, we counted the packets received from the respective child nodes in the routing table at each parent node participating in the network. We have evaluated the proposed approach for RPL-based IoT in terms of provenance size, provenance generation time, and memory consumption.
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| 키워드(Keyword) |
IoT
Provenance
PDR
RPL
선택적 포워딩 공격
이상 기반 탐지
6LoWPAN
anomaly-based detection
IoT
provenance
RPL
selective forwarding attack
6LoWPAN
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