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[發明專利]一種面向WSN中Sybil攻擊的檢測方法有效

專利信息
申請號: 201610080997.5 申請日: 2016-02-04
公開(公告)號: CN105636053B 公開(公告)日: 2019-03-29
發明(設計)人: 李皓;武卉明;畢建權;劉海燕;薛廷梅;屈強;王璇;常成;蘇彥;蔡紅柳;邢萌 申請(專利權)人: 中國人民解放軍裝甲兵工程學院
主分類號: H04W12/12 分類號: H04W12/12;H04W84/18;H04L29/06
代理公司: 常州佰業騰飛專利代理事務所(普通合伙) 32231 代理人: 黃杭飛
地址: 100072 *** 國省代碼: 北京;11
權利要求書: 查看更多 說明書: 查看更多
摘要:
搜索關鍵詞: 一種 面向 wsn sybil 攻擊 檢測 方法
【說明書】:

當WSN中突然出現新增節點(可能是單一Sybil攻擊者偽造的多個虛假節點,也可能是真實的一個或多個WSN合法節點),以不同身份ID為基本憑據請求加入該WSN時,為預防Sybil攻擊有必要對新增節點的合法性進行檢測。基于此,本發明提供一種面向WSN的Sybil攻擊檢測方法,屬于主動式檢測方法。本方法中,鄰近新增節點的WSN合法節點,將在接收到這些“新鄰居”節點發出的廣播請求后,啟動BreakSybil檢測算法,即將所有新增節點列為嫌疑節點,以其節點身份ID為序,逐一檢測節點合法性,防止發生Sybil攻擊。本方法能夠有效防范“一個節點多個身份”類型的Sybil攻擊。

技術領域

本發明涉及信息安全技術領域,尤其是一種面向WSN中Sybil攻擊的檢測方法。

背景技術

無線傳感器網絡(Wireless Sensor Network,WSN)是由大量的無線傳感器節點組成的自組網絡,具有可快速部署、自組織、隱蔽性強和可靠性高的特點,能在地表、地下、水下等各種惡劣環境下收集和傳遞信息。WSN是構成物聯網的關鍵技術之一,可廣泛應用于農業、工業、服務業、以及軍事領域,借助傳感器實時、準確和有針對性的感知環境狀態與變化,并通過無線自組織網絡傳輸數據,實現數據的匯聚和處理,最終達成物理世界與信息網絡的連接。

具體地,WSN借助網絡節點中內置的形式多樣的傳感器,可以測量周邊環境中的熱、紅外、聲納、雷達和地震波等信號,進而感知溫度、濕度、噪聲、光強度、壓力、土壤成分、移動物體的大小、速度和方向等眾多物理現象,有效實現環境實時態勢的多維度感知,為未來“智慧農業”、“工業4.0”、“智慧地球”等人類夢想的實現,提供基礎支撐。

雖然WSN應用前景廣闊美好,但WSN作為一種網絡應用形態,與其他網絡應用一樣都存在被惡意攻擊的風險,而且由于WSN中節點資源(能量、計算力、存儲空間等)十分有限,使用無線通信、自組織網絡和節點部署的環境惡劣(常為敵占區或被污染區),使其較之傳統網絡更容易被攻擊和破壞。其中,Sybil攻擊,又稱女巫攻擊,是WSN中較為常見的一種攻擊形式。這種攻擊具體表現為某一受惡意代碼控制的節點仿冒出大量虛假節點標識(ID),或通過控制信號發射功率等手段偽造該節點處于多個不同地理位置,即產生“一個節點多個ID或多個位置”的假象,迷惑其友鄰節點或中心基站節點,從而影響節點定位、網絡路由、信譽投票等算法的有效運行,最終破壞WSN的數據采集的效率和可靠性,大幅降低WSN的生命周期和實際應用水平。

近年來,WSN中的Sybil攻擊受到了研究人員的廣泛關注。國內外相關研究提出的Sybil檢測方法主要有5類:①基于地理定位的檢測方法,這種方法通過準確的地理定位或對節點間相對位置的計算和對比,防止一個節點仿冒多個ID或一個節點仿冒多個地理位置,這類檢測算法有的需要WSN全局節點地理坐標,有的要求節點不能頻繁移動且節點部署密度不能過大,否則會因定位精度影響Sybil檢測效果。②基于密鑰系統進行身份驗證的方法,如Boneh等提出基于身份的加密方法,Zhang等提出的節點對間的互相認證協議等,這類算法的計算量都較大,不太適合能量有限的無線傳感器網絡。③通過檢測節點各種資源來檢測攻擊的方法,如Newsome等提出的分配信道射頻測試,如果攻擊者資源更強時方法將失效。類似Newsome的方法僅適于檢測外部Sybil攻擊,不適于合法節點被惡意代碼注入后所產生的內部Sybil攻擊,因為內部妥協節點具備合法節點所擁有的各種資源,具有較大的欺騙性。④基于可靠的驗證中心對節點身份進行驗證,但如果驗證中心被攻破,整個網絡將失去防護。⑤基于接收信號強度指標(RSSI)的檢測方法,基本思路是通過接收信號的功率的分析計算節點間相對距離,以判斷是否在同一位置出現了多個ID,若有這種情況則發生了sybil攻擊,但這種方法只能用于各節點能量基本一致,不發生變化的場景,但WSN節點的能量是隨時間變化的且各節點的能量變化不可能是均勻一致的,這使基于RSSI的檢測算法實用效果不佳。

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