Detecção de nós injetores de falsa informação utilizando a comparação entre agrupamentos em redes de sensores sem fio

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Macedo, Juliano Rodovalho
Data de Publicação: 2017
Tipo de documento: Trabalho de conclusão de curso
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Institucional da UNIPAMPA
Texto Completo: http://dspace.unipampa.edu.br:8080/jspui/handle/riu/1939
Resumo: O ataque da Injeção de Falsa Informação, do inglês False Data Injection, consiste na introdução indevida de falsas informações, confundindo a rede e os sistemas que dela derivam. A detecção e mitigação desse ataque é altamente complexa, pois todos os nós infectados estão autenticados na rede, cumprindo suas funções originais, repassando os pacotes e realizando coletas, permanecendo assim despercebidos aos sistemas tradicionais de segurança. Nesse contexto, o objetivo geral do presente trabalho é implementar e avaliar um mecanismo capaz de detectar nós Injetores de Falsa Informação, utilizando a comparação entre agrupamentos em Redes de Sensores Sem Fio (RSSFs). Nesse sentido, o mecanismo Cluster-based False Data Detection (CFDD) foi implementado e testado através de simulações executadas no simulador TOSSIM do TinyOS. Os resultados demonstram que o mecanismo CFDD foi superior aos demais trabalhos da literatura em todos os cenários analisados, principalmente quando a RSSF apresentava altas taxas de nós maliciosos. Destaca-se a resiliência do CFDD ao suportar infestações superiores a 40% da rede, sem zerar sua detecção mesmo nos cenários com 75% de nós maliciosos.
id UNIP_9c3029780f61669afc788d2115f9ada8
oai_identifier_str oai:repositorio.unipampa.edu.br:riu/1939
network_acronym_str UNIP
network_name_str Repositório Institucional da UNIPAMPA
repository_id_str
spelling Mello, Aline Vieira deMacedo, Juliano Rodovalho2017-09-28T19:39:41Z2017-09-28T19:39:41Z2017-06-29MACEDO, Juliano Rodovalho. Detecção de nós injetores de falsa informação utilizando a comparação entre agrupamentos em redes de sensores sem fio. 85 p. 2017. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Engenharia de Software) – Universidade Federal do Pampa, Campus Alegrete, Alegrete, 2017.http://dspace.unipampa.edu.br:8080/jspui/handle/riu/1939O ataque da Injeção de Falsa Informação, do inglês False Data Injection, consiste na introdução indevida de falsas informações, confundindo a rede e os sistemas que dela derivam. A detecção e mitigação desse ataque é altamente complexa, pois todos os nós infectados estão autenticados na rede, cumprindo suas funções originais, repassando os pacotes e realizando coletas, permanecendo assim despercebidos aos sistemas tradicionais de segurança. Nesse contexto, o objetivo geral do presente trabalho é implementar e avaliar um mecanismo capaz de detectar nós Injetores de Falsa Informação, utilizando a comparação entre agrupamentos em Redes de Sensores Sem Fio (RSSFs). Nesse sentido, o mecanismo Cluster-based False Data Detection (CFDD) foi implementado e testado através de simulações executadas no simulador TOSSIM do TinyOS. Os resultados demonstram que o mecanismo CFDD foi superior aos demais trabalhos da literatura em todos os cenários analisados, principalmente quando a RSSF apresentava altas taxas de nós maliciosos. Destaca-se a resiliência do CFDD ao suportar infestações superiores a 40% da rede, sem zerar sua detecção mesmo nos cenários com 75% de nós maliciosos.One of the major challenges regarding sensors use is to ensure that the information being forwarded hasn’t been modified, even when several devices are compromised. The False Data Injection attack modifies the sensed data in Wireless Sensor Networks (WSNs). This type of attack is hard to defend against when using existing approaches, because most of the mechanisms will drop the fake report without verifying from which sensor node that false information is coming from. This work presents a Cluster-based False Data Detection (CFDD) mechanism for malicious nodes detection, based mainly on the comparison among neighborhood clusters. Simulation results show a detection efficiency higher than those of NFFS, GFFS and SEF mechanisms, being capable of identifying more than 30% of the malicious devices in a 255 nodes network, even when 75% of those are compromised.porUniversidade Federal do PampaUNIPAMPABrasilCampus AlegreteCNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRAEngenharia de softwareRedes de sensores sem fioSegurançaDetecção de nós maliciososInjeção de falsa informaçãoAgrupamentosSoftware engineeringWireless sensor networkSecurityMalicious node detectionFalse data injectionGroupingsDetecção de nós injetores de falsa informação utilizando a comparação entre agrupamentos em redes de sensores sem fioinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisinfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositório Institucional da UNIPAMPAinstname:Universidade Federal do Pampa (UNIPAMPA)instacron:UNIPAMPAORIGINALJuliano Rodovalho Macedo - 2017.pdfJuliano Rodovalho Macedo - 2017.pdfapplication/pdf1434658https://repositorio.unipampa.edu.br/jspui/bitstream/riu/1939/1/Juliano%20Rodovalho%20Macedo%20-%202017.pdff2b2e605a35949e3161aa0e3631d5414MD51LICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-81866https://repositorio.unipampa.edu.br/jspui/bitstream/riu/1939/2/license.txt43cd690d6a359e86c1fe3d5b7cba0c9bMD52TEXTJuliano Rodovalho Macedo - 2017.pdf.txtJuliano Rodovalho Macedo - 2017.pdf.txtExtracted texttext/plain108211https://repositorio.unipampa.edu.br/jspui/bitstream/riu/1939/3/Juliano%20Rodovalho%20Macedo%20-%202017.pdf.txt2e808d146df918940a6a078a23dd0826MD53riu/19392018-06-11 09:01:03.919oai:repositorio.unipampa.edu.br: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ório InstitucionalPUBhttp://dspace.unipampa.edu.br:8080/oai/requestsisbi@unipampa.edu.bropendoar:2018-06-11T12:01:03Repositório Institucional da UNIPAMPA - Universidade Federal do Pampa (UNIPAMPA)false
dc.title.pt_BR.fl_str_mv Detecção de nós injetores de falsa informação utilizando a comparação entre agrupamentos em redes de sensores sem fio
title Detecção de nós injetores de falsa informação utilizando a comparação entre agrupamentos em redes de sensores sem fio
spellingShingle Detecção de nós injetores de falsa informação utilizando a comparação entre agrupamentos em redes de sensores sem fio
Macedo, Juliano Rodovalho
CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA
Engenharia de software
Redes de sensores sem fio
Segurança
Detecção de nós maliciosos
Injeção de falsa informação
Agrupamentos
Software engineering
Wireless sensor network
Security
Malicious node detection
False data injection
Groupings
title_short Detecção de nós injetores de falsa informação utilizando a comparação entre agrupamentos em redes de sensores sem fio
title_full Detecção de nós injetores de falsa informação utilizando a comparação entre agrupamentos em redes de sensores sem fio
title_fullStr Detecção de nós injetores de falsa informação utilizando a comparação entre agrupamentos em redes de sensores sem fio
title_full_unstemmed Detecção de nós injetores de falsa informação utilizando a comparação entre agrupamentos em redes de sensores sem fio
title_sort Detecção de nós injetores de falsa informação utilizando a comparação entre agrupamentos em redes de sensores sem fio
author Macedo, Juliano Rodovalho
author_facet Macedo, Juliano Rodovalho
author_role author
dc.contributor.advisor1.fl_str_mv Mello, Aline Vieira de
dc.contributor.author.fl_str_mv Macedo, Juliano Rodovalho
contributor_str_mv Mello, Aline Vieira de
dc.subject.cnpq.fl_str_mv CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA
topic CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA
Engenharia de software
Redes de sensores sem fio
Segurança
Detecção de nós maliciosos
Injeção de falsa informação
Agrupamentos
Software engineering
Wireless sensor network
Security
Malicious node detection
False data injection
Groupings
dc.subject.por.fl_str_mv Engenharia de software
Redes de sensores sem fio
Segurança
Detecção de nós maliciosos
Injeção de falsa informação
Agrupamentos
Software engineering
Wireless sensor network
Security
Malicious node detection
False data injection
Groupings
description O ataque da Injeção de Falsa Informação, do inglês False Data Injection, consiste na introdução indevida de falsas informações, confundindo a rede e os sistemas que dela derivam. A detecção e mitigação desse ataque é altamente complexa, pois todos os nós infectados estão autenticados na rede, cumprindo suas funções originais, repassando os pacotes e realizando coletas, permanecendo assim despercebidos aos sistemas tradicionais de segurança. Nesse contexto, o objetivo geral do presente trabalho é implementar e avaliar um mecanismo capaz de detectar nós Injetores de Falsa Informação, utilizando a comparação entre agrupamentos em Redes de Sensores Sem Fio (RSSFs). Nesse sentido, o mecanismo Cluster-based False Data Detection (CFDD) foi implementado e testado através de simulações executadas no simulador TOSSIM do TinyOS. Os resultados demonstram que o mecanismo CFDD foi superior aos demais trabalhos da literatura em todos os cenários analisados, principalmente quando a RSSF apresentava altas taxas de nós maliciosos. Destaca-se a resiliência do CFDD ao suportar infestações superiores a 40% da rede, sem zerar sua detecção mesmo nos cenários com 75% de nós maliciosos.
publishDate 2017
dc.date.accessioned.fl_str_mv 2017-09-28T19:39:41Z
dc.date.available.fl_str_mv 2017-09-28T19:39:41Z
dc.date.issued.fl_str_mv 2017-06-29
dc.type.status.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/publishedVersion
dc.type.driver.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/bachelorThesis
format bachelorThesis
status_str publishedVersion
dc.identifier.citation.fl_str_mv MACEDO, Juliano Rodovalho. Detecção de nós injetores de falsa informação utilizando a comparação entre agrupamentos em redes de sensores sem fio. 85 p. 2017. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Engenharia de Software) – Universidade Federal do Pampa, Campus Alegrete, Alegrete, 2017.
dc.identifier.uri.fl_str_mv http://dspace.unipampa.edu.br:8080/jspui/handle/riu/1939
identifier_str_mv MACEDO, Juliano Rodovalho. Detecção de nós injetores de falsa informação utilizando a comparação entre agrupamentos em redes de sensores sem fio. 85 p. 2017. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Engenharia de Software) – Universidade Federal do Pampa, Campus Alegrete, Alegrete, 2017.
url http://dspace.unipampa.edu.br:8080/jspui/handle/riu/1939
dc.language.iso.fl_str_mv por
language por
dc.rights.driver.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/openAccess
eu_rights_str_mv openAccess
dc.publisher.none.fl_str_mv Universidade Federal do Pampa
dc.publisher.initials.fl_str_mv UNIPAMPA
dc.publisher.country.fl_str_mv Brasil
dc.publisher.department.fl_str_mv Campus Alegrete
publisher.none.fl_str_mv Universidade Federal do Pampa
dc.source.none.fl_str_mv reponame:Repositório Institucional da UNIPAMPA
instname:Universidade Federal do Pampa (UNIPAMPA)
instacron:UNIPAMPA
instname_str Universidade Federal do Pampa (UNIPAMPA)
instacron_str UNIPAMPA
institution UNIPAMPA
reponame_str Repositório Institucional da UNIPAMPA
collection Repositório Institucional da UNIPAMPA
bitstream.url.fl_str_mv https://repositorio.unipampa.edu.br/jspui/bitstream/riu/1939/1/Juliano%20Rodovalho%20Macedo%20-%202017.pdf
https://repositorio.unipampa.edu.br/jspui/bitstream/riu/1939/2/license.txt
https://repositorio.unipampa.edu.br/jspui/bitstream/riu/1939/3/Juliano%20Rodovalho%20Macedo%20-%202017.pdf.txt
bitstream.checksum.fl_str_mv f2b2e605a35949e3161aa0e3631d5414
43cd690d6a359e86c1fe3d5b7cba0c9b
2e808d146df918940a6a078a23dd0826
bitstream.checksumAlgorithm.fl_str_mv MD5
MD5
MD5
repository.name.fl_str_mv Repositório Institucional da UNIPAMPA - Universidade Federal do Pampa (UNIPAMPA)
repository.mail.fl_str_mv sisbi@unipampa.edu.br
_version_ 1801849075387072512

Registros relacionados