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.
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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
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