无线传感器网络中虚假数据过滤和溯源追踪方法研究

Existing false data filtering schemes can effectively resist false data injection, but most of them do not consider the identifiers (IDs) attack, the en-route nodes check only the Message Authentication Codes (MAC) and do not verify the nodes identifiers (IDs) of endorsing the reports, the adversary can modify the node ID list so that the base station is not able to verify the reports, which wastes the scarce energy resources of all the forwarding nodes. In order to solve thoroughly the attack of the false data injection launched by the malicious node, it needs to track, locate and isolate the malicious node. One of the drawbacks of the traceback schemes based on probabilistic packet marking (PPM) is that marked information is easy to be covered by the marked information of down-stream node, which reduces the probability that the sink node receives the useful marking information, and greatly influences the speed of the track. This project will study systematically the false data filtering and trace back the malicious node for the wireless senor networks using the hash key chain, orthogonal codes and Reed - Solomon codes. The methods proposed in the project can resolve effectively the problems of the identifiers (IDs) attack, the marked information is easy to be covered by the marked information of down-stream node, and locating the malicious node in the multi-path. Based on the orthogonal code, the traceback scheme can verify effectively the validity of packet' marking, which make the scheme has lower false positive rate for base station to reconstruct the attack paths, and the scheme can locate multi-malicious nodes.

目前大多数虚假数据过滤方案都没有考虑节点身份攻击问题，使得数据汇集节点不能正确地验证接收数据的正确性，从而消耗大量中间转发节点的保贵资源。为了从根本上解决恶意节点发起的虚假数据攻击，需要跟踪、定位恶意的攻击节点，并隔离排除之，但基于概率包标记技术的恶意节点定位方法都存在一个共同的缺点：标记过的数据包会被下游节点重新标记, 使得受害节点需要收集大量被标记的数据包才能追踪攻击来源，大大影响了追踪速度，且可能会因重组错误，造成无法判断攻击源。本课题拟使用哈希密钥链、正交码和里德-所罗门码等轻量级的信息安全机制，对无线传感网络虚假数据过滤和恶意节点溯源追踪进行系统地研究。课题提出的方法能有效解决虚假数据过滤中节点身份攻击，恶意节点溯源追踪中标记过的数据包被下游节点重新覆盖，以及多路径中恶意节点定位等问题；利用正交码的性质，可快速验证标记信息的正确性，减少错误路径的组合数据量，并可追踪多个攻击来源。

针对目前大多数虚假数据过滤方案没有考虑节点身份攻击等问题，项目基于双线性对、密钥链和信任管理机制分别提出一组虚假数据过滤方案，理论分析和仿真结果表明这些方案不仅能抗虚假数据注入攻击、重放攻击和节点身份攻击，而且随着数据包被转发跳数的增加，虚假数据过滤能力和能量节省也显著增加。为了从根本上解决恶意节点发起的虚假数据攻击，项目提出了一组溯源追踪、定位方法来跟踪、定位恶意的攻击节点，并隔离排除之。为了解决基于概率包标记技术的恶意节点溯源追踪方法中存在的标记过的数据包会被下游节点重新标记的问题,提出了不重复标记和基于双边的无线传感器网络恶意节点溯源追踪方法，安全性分析表明，这些方案能抵抗修改标记、删除标记和重排标记攻击，仿真结果表明，这些方案构建攻击路径的收敛时间更快，基站只需要收到很少的被标记的数据包就能构建整个攻击路径并定位出恶意节点。为了有效检测、定位出多路径传输数据网络中的恶意节点，项目利用(t,n)门限秘密共享机制，提出多路径恶意节点定位方案，方案的恶意节点检测不需要复杂的信任模型，不需要任何密钥加密和认证，理论分析和仿真结果表明节点只需发送少量数据就能以较高的概率检测、定位出网络中的恶意节点，并且具有较低的误检率。为了有效检测出网络中的复制恶意节点，项目提出了基于树状结构和正交码的无线传感器网络节点复制攻击检测方案,提出的方案与大多数存在的分布式检测方法相比，不需要证人节的支持,没有节点位置泄露的问题；安全理论分析和仿真结果表明方案不仅能抵抗复制节点不参与协议的检测过程和丢弃检测信息攻击，而且与现有的检测方案相比在通信、内存、能量消耗和检测成功概率都有很大提高。通过本项目提出的方案，可为无线传感器网络虚假数据过滤和恶意节点溯源追踪理论研究提供新的思路和方法。