Усовершенствованный протокол безопасности на основе AES-GCM для защиты связи в интернете вещей
https://doi.org/10.17586/2226-1494-2023-23-4-711-719
Аннотация
В последние годы количество устройств в интернете вещей (IoT) растет в геометрической прогрессии из-за появления множества сложных приложений. Это приводит к серьезным проблемам безопасности. Устройства Wireless Sensor Network (WSN) должны быть защищены от различных атак. Интернет вещей можно настраивать динамически без фиксированной инфраструктуры, а устройства WSN взаимодействуют друг с другом в режиме прямого беспроводного динамического соединения (Ad-hoc). Представлена классификация различных Distributed Denial of Service (DDoS)-атак в среде интернета вещей и предложено решение для предотвращения повторной атаки. Выполнено моделирование DDoS-атак с использованием UML-диаграмм активности, что дает четкое понимание поведения каждой версии атаки и их производительности в среде. В результате моделирования построено решение, предотвращающее выполнение атак. Предложен протокол, основанный на доверии, для анализа поведения повторных атак, который допускает атаку внутри сети и блокирует ее после идентификации. Проведено моделирование в реальных условиях для улучшения производительность сети. Рассмотрены показатели производительности сети: энергия, потеря пакетов, время вычислений и пропускная способность. Проведено сравнение производительности сети предложенного решения с современными схемами, такими как EDDK и HMAC. Экспериментальный анализ показал, что предложенный протокол превосходит схемы EDDK и HMAC по параметрам вычислительных затрат, пропускной способности и задержки.
Об авторах
А. Б. Фероз Хан
Колледж искусств и науки Сайеда Хамидхи
Индия
Индия
Фероз Хан А.Б. — PhD, доцент
sc 57209466258
Раманатхапурам, 623806
С. Калпана Деви
Университет RV
Индия
Индия
Калпана Деви C. — доцент
sc 57211952643
Бангалор, 560059
К. Рама Деви
Панималарский инженерный колледж
Индия
Индия
Рама Деви К. — PhD, доцент
sc 56708714800
Ченнаи, 600069
Список литературы
1. Rao N.S.V., Poole S.W., Ma C.Y.T., He F., Zhuang J., Yau D.K.Y. Defense of cyber infrastructures against cyber-physical attacks using game-theoretic models. Risk Analysis, 2016, vol. 35, no. 4, pp. 602– 616. https://doi.org/10.1111/risa.12362
2. Wang J., Yang G., Sun Y., Chen S. Defending against Sybil attacks based on received signal strength in wireless sensor networks. Chinese Journal of Electronics, 2008, vol. 17, no. 4, pp. 611–614.
3. Khan G.A., Anandharaj G. A Cognitive energy effcient and trusted routing model for the security of wireless sensor networks: CEMT. Wireless Personal Communications, 2021, vol. 119, no. 4, pp. 3149– 3159. https://doi.org/10.1007/s11277-021-08391-6
4. Meena U., Sharma A. Secure key agreement with rekeying using FLSO routing protocol in wireless sensor network. Wireless Personal Communications, 2018, vol. 101, no. 2, pp. 1177–1199. https://doi.org/10.1007/s11277-018-5755-9
5. Renold A.P., Ganesh A.B. Energy effcient secure data collection with path-constrained mobile sink in duty-cycled unattended wireless sensor network. Pervasive and Mobile Computing, 2019, vol. 55, pp. 1–12. https://doi.org/10.1016/j.pmcj.2019.02.002
6. Vasudeva A., Sood M. Survey on sybil attack defense mechanisms in wireless ad hoc networks. Journal of Network and Computer Applications, 2018, vol. 120, pp. 78–118. https://doi.org/10.1016/j.jnca.2018.07.006
7. Verma R., Darak S.J., Tikkiwal V., Joshi H., Kumar R. Countermeasures against jamming attack in sensor networks with timing and power constraints. Proc. of the 11th International Conference on Communication Systems & Networks (COMSNETS), 2019, pp. 485–488. https://doi.org/10.1109/comsnets.2019.8711437
8. Fadele A.A., Othman M., Hashem I.A.T., Yaqoob I., Imran M., Shoaib M. A novel countermeasure technique for reactive jamming attack in internet of things. Multimedia Tools and Applications, 2019, vol. 78, no. 21, pp. 29899–29920. https://doi.org/10.1007/s11042-018-6684-z
9. Jia L., Xu Y., Sun Y., Feng S., Anpalagan A. Stackelberg game approaches for anti-jamming defence in wireless networks. IEEE Wireless Communications, 2018, vol. 25, no. 6, pp. 120–128. https://doi.org/10.1109/mwc.2017.1700363
10. Korzhuk V., Groznykh A., Menshikov A., Strecker M. Identifcation of attacks against wireless sensor networks based on behaviour analysis. Journal of Wireless Mobile Networks, Ubiquitous Computing, and Dependable Applications (JoWUA), 2019, vol. 10, no. 2, pp. 1–21. https://doi.org/10.22667/JOWUA.2019.06.30.001
11. Yao Y., Xiao B., Wu G., Liu X., Yu Z., Zhang K., Zhou X. Multichannel based sybil attack detection in vehicular ad hoc networks using RSSI. IEEE Transactions on Mobile Computing, 2019, vol. 18, no. 2, pp. 362–375. https://doi.org/10.1109/tmc.2018.2833849
12. Gezici S., Bayram S., Kurt M.N., Gholami M.R. Optimal jammer placement in wireless localization systems. IEEE Transactions on Signal Processing, 2016, vol. 64, no. 17, pp. 4534–4549. https://doi.org/10.1109/tsp.2016.2552503
13. Sun H., Chen C., Hsu S. Mobile jamming attack and its countermeasure in wireless sensor networks. Proc. of the 21st International Conference on Advanced Information Networking and Applications Workshops (AINAW’07), 2017, pp. 457–462. https://doi.org/10.1109/ainaw.2007.255
14. Muraleedharan R., Osadciw L.A. Jamming attack detection and countermeasures in wireless sensor network using ant system. Proceedings of SPIE, 2006, vol. 6248, pp. 62480G. https://doi.org/10.1117/12.666330
15. Strasser M., Danev B., Čapkun S. Detection of reactive jamming in sensor networks. ACM Transactions on Sensor Networks, 2010, vol. 7, no. 2, pp. 1–29. https://doi.org/10.1145/1824766.1824772
16. Sasikala E., Rengarajan N. An intelligent technique to detect jamming attack in wireless sensor networks (WSNs). International Journal of Fuzzy Systems, 2015, vol. 17, no. 1, pp. 76–83. https://doi.org/10.1007/s40815-015-0009-4
17. Alaba F.A., Awodele O., Afolabi I. Security challenges in internet of things (IoT) enabled healthcare systems. Proc. of the 2017 International Conference on Computing Networking and Informatics. IEEE, 2017, pp. 1–7.
18. Kumar P.H., AnandhaMala G.S. HMAC-R: Hash-based message authentication code and Rijndael-based multilevel security model for data storage in cloud environment. Journal of Supercomputing, 2023, vol. 79, no. 3, pp. 3181–3209. https://doi.org/10.1007/s11227-022-04714-x
19. Zhang X., He J., Wei Q. EDDK: Energy-effcient distributed deterministic key management for wireless sensor networks. EURASIP Journal on Wireless Communications and Networking, 2011, no. 1, pp. 765143. https://doi.org/10.1155/2011/765143
20. Chaganti R., Bhushan B., Ravi V. A survey on Blockchain solutions in DDoS attacks mitigation: Techniques, open challenges and future directions. Computer Communications, 2023, vol. 197, pp. 96–112. https://doi.org/10.1016/j.comcom.2022.10.026
Рецензия
Для цитирования:
Фероз Хан А.Б., Калпана Деви С., Рама Деви К. Усовершенствованный протокол безопасности на основе AES-GCM для защиты связи в интернете вещей. Научно-технический вестник информационных технологий, механики и оптики. 2023;23(4):711-719. https://doi.org/10.17586/2226-1494-2023-23-4-711-719
For citation:
Feroz Khan A.B., Kalpana Devi S., Rama Devi K. An enhanced AES-GCM based security protocol for securing the IoT communication. Scientific and Technical Journal of Information Technologies, Mechanics and Optics. 2023;23(4):711-719. https://doi.org/10.17586/2226-1494-2023-23-4-711-719
Просмотров:
13
Послать статью по эл. почте 