ABSTRACT Det senaste arbetet har visat att självförvållande maskar är ett verkligt hot mot sensornätverk. Eftersom maskar kan göra det möjligt för en motståndare att snabbt äventyra ett helt sensornätverk, måste de upptäckas och stoppas så snabbt som möjligt. För att tillgodose detta behov föreslår vi ett system för upptäckt av maskutbredning för sensornätverk. Det föreslagna systemet tillämpar en sekventiell analys för att upptäcka maskförökning genom att utnyttja intuitionen att en masks kommunikationsmönster skiljer sig från godartad trafik. I synnerhet en mask i ett sensornätverk kräver en lång sekvens av paket som sprider humle-för-hop till varje ny infekterad nod i sin tur. Vi har alltså detektorer som observerar kommunikationsmönster i nätverket, en mask som sprider hop-by-hop kommer snabbt att skapa kedjor av anslutningar som inte skulle ses i normal trafik. När detektorn har identifierat maskförökningsmönstret initierar de fjärr- programvaruintyg för att upptäcka infekterade noder. Genom analys och simulering visar vi att det föreslagna systemet effektivt och effektivt upptäcker maskförökning. I synnerhet blockerar det maskförökning samtidigt som andelen infekterade noder begränsas till högst 13,5% med en overhead på högst 0,63 fjärrintyg per nod per tidsintervall. INDEX TERMS Trådlösa sensornätverk, sekventiell analys, maskdetektering.
Nyligen sekventiell analys har använts i REF med programvaruintyg för att upptäcka skadliga noder (maskar).
Distributed Detection of Sensor Worms Using Sequential Analysis and Remote Software Attestations
{'venue': 'IEEE Access', 'journal': 'IEEE Access', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}