Detecção de intrusão em nós sensores de redes de sensores sem fio
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Data de Publicação: | 2021 |
Tipo de documento: | Dissertação |
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Título da fonte: | Biblioteca Digital de Teses e Dissertações do UNIOESTE |
Texto Completo: | https://tede.unioeste.br/handle/tede/5905 |
Resumo: | Considering the wide usage of internet assisted computer systems and the sensitivity of their data, the application of systems and techniques that guarantee the security of that data becomes a necessity. The recent advancements in integrated technologies such as the Internet of Things, that are limited by their available resources, present challenges to the application of conventional security approaches like Intrusion Detection Systems, specially for Wireless Sensor Networks. This work aims to employ a security solution inspired by anomaly detection, applied to intrusion detection at the sensor node level in WSN. This is achieved by employing and comparing the Naïve Bayes, Multilayer Perceptron, Decision Tree and Random Forest algorithms, these comparisons are focused on the individual recall of each attack type, its average and, in terms of resource usage, the memory, energy and run time. The WSN-DS dataset, which deals with attacks to Wireless Sensor Networks, was used for training and testing and the proposed methodology is based on the Knowledge Discovery in Databases process, attribute selection was employed on the original dataset, analysis and tuning were performed to adjust algorithm parameters, according to the requirements of the evaluated sensor nodes. Through the algorithm execution and analysis of the performance metrics, the good performance of both the Decision Tree and the Random Forest algorithms could be observed, with the Random Forest algorithm displaying much higher resource consumption than the Decision Tree Algorithm. |
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The recent advancements in integrated technologies such as the Internet of Things, that are limited by their available resources, present challenges to the application of conventional security approaches like Intrusion Detection Systems, specially for Wireless Sensor Networks. This work aims to employ a security solution inspired by anomaly detection, applied to intrusion detection at the sensor node level in WSN. This is achieved by employing and comparing the Naïve Bayes, Multilayer Perceptron, Decision Tree and Random Forest algorithms, these comparisons are focused on the individual recall of each attack type, its average and, in terms of resource usage, the memory, energy and run time. The WSN-DS dataset, which deals with attacks to Wireless Sensor Networks, was used for training and testing and the proposed methodology is based on the Knowledge Discovery in Databases process, attribute selection was employed on the original dataset, analysis and tuning were performed to adjust algorithm parameters, according to the requirements of the evaluated sensor nodes. Through the algorithm execution and analysis of the performance metrics, the good performance of both the Decision Tree and the Random Forest algorithms could be observed, with the Random Forest algorithm displaying much higher resource consumption than the Decision Tree Algorithm.Considerando a ampla utilização de sistemas computacionais assistidos pela Internet e a sensibilidade dos dados que circulam por esses sistemas, se torna necessária a aplicação de técnicas e sistemas para garantir a segurança desses dados. Os avanços recentes em tecnologias integradas como Internet of Things, que apresentam limitações em termos de recursos computacionais, especificamente quando lidam com Redes de Sensores Sem Fio, apresentam desafios para a aplicação de métodos convencionais de segurança, como Sistemas de Detecção de Intrusão. Este trabalho busca aplicar uma solução de segurança baseada em detecção por anomalia, direcionada para detecção de intrusão a nível de nós sensores de RSSF. Isto é feito aplicando e comparando os algoritmos Naive Bayes, Multilayer Perceptron, Árvore de Decisão e Random Forest. Na avaliação realizada são consideradas as métricas de recall de cada tipo de ataque abordado, a média destes e a utilização de recursos em termos de consumo de memória, energia e tempo de execução. Para a realização do treinamento e testes desses algoritmos, foi utilizada a base de dados WSN-DS, que lida especificamente com ataques direcionados a Redes de Sensores Sem Fio. O método proposto baseia-se no processo de Knowledge Discovery in Databases, e aplica seleção de atributos na base original, além de análise e ajuste dos parâmetros dos algoritmos, de acordo com os requerimentos dos nós sensores observados. Com a execução dos algoritmos e análise das métricas de performance, foi observada boa performance para os tipos de ataques abordados pelos algoritmos de Árvore de Decisão e Random Forest, ambos obtendo performance similar de classificação, no entanto, o Random Forest apresentou um consumo de recursos consideravelmente maior do que a Árvore de Decisão.Submitted by Katia Abreu (katia.abreu@unioeste.br) on 2022-03-21T14:43:02Z No. of bitstreams: 2 Ian_Nícolas_Lemes_Alves_2021.pdf: 1153574 bytes, checksum: e70446be32de4cdb1a9ba718ce9a9628 (MD5) license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5)Made available in DSpace on 2022-03-21T14:43:02Z (GMT). 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