Using Provenance to Detect Selective Forwarding Attack in RPL-Based Internet of Things
Sabah Suhail, Shashi Raj Pandey, Choong Seon Hong · 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 · 2020
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.