신뢰도 평가를 통한 무선 센서 네트워크에서의 거짓 데이타 제거

Trust-Based Filtering of False Data in Wireless Sensor Networks

무선 센서 네트워크는 자연재해 탐지 시스템, 의료 시스템, 그리고 군사적 응용분야 등의 다양한 환경에서 유용한 해결책을 제시하고 있다. 그러나 센서 네트워크의 구성 환경 및 자원 제약적인 본질적인 특성으로 인해 기존의 전통적인 보안기법을 그대로 센서 네트워크에 적용하기에는 무리가 있다. 특히 네트워크를 구성하는 센서 노드들은 제한된 배터리를 사용하기 때문에 센서 네트워크에 거짓 데이타가 유입되는 경우 서비스 거부 뿐만 아니라 센서 노드의 제한된 에너지를 소모시키는 등의 심각한 문제를 야기할 수 있다. 기존의 전통적인 암호학적 인증 및 키 관리 방법 등을 통한 보안 기법은 센서 네트워크의 물리적인 노드탈취 공격에 대한 취약성으로 인해서 이러한 거짓 데이타 판별에 대한 해결책을 제시하지 못한다. 본 논문에서는 기존의 평판기반 기법과 달리 각 센서 노드의 위치에 따른 센싱 결과에 대해 일관성 등의 요소를 기반으로 신뢰도를 평가하고, 거짓 데이타를 주입하는 내부 공격에 대한 보안기법을 제안한다. 분석 결과에 따르면 제안한 신뢰도 평가 기반의 데이타 통합 기법은 기존의 중앙값보다 견고한 데이타 통합 결과를 보여준다.

Wireless sensor networks are expected to play a vital role in the upcoming age of ubiquitous computing such as home environmental, industrial, and military applications. Compared with the vivid utilization of the sensor networks, however, security and privacy issues of the sensor networks are still in their infancy because unique challenges of the sensor networks make it difficult to adopt conventional security policies. Especially, node compromise is a critical threat because a compromised node can drain out the finite amount of energy resources in battery-powered sensor networks by launching various insider attacks such as a false data injection. Even cryptographic authentication mechanisms and key management schemes cannot suggest solutions for the real root of the insider attack from a compromised node. In this paper, we propose a novel trust-based secure aggregation scheme which identifies trustworthiness of sensor nodes and filters out false data of compromised nodes to make resilient sensor networks. The proposed scheme suggests a defensible approach against the insider attack beyond conventional cryptographic solutions. The analysis and simulation results show that our aggregation scheme using trust evaluation is more resilient alternative to median.