Abstract-Network-kodning har visat sig vara ett effektivt sätt att förbättra den trådlösa systemprestandan. Många säkerhetsfrågor hindrar dock dess breda spridning i praktiken. Förutom de välstuderade föroreningsattackerna finns det ett annat allvarligt hot, nämligen maskhålsattackerna, som undergräver prestandavinsten av nätkodning. Eftersom de underliggande egenskaperna hos nätkodningssystem skiljer sig avsevärt från traditionella trådlösa nätverk är effekterna av maskhålsattacker och motåtgärder i allmänhet okända. I detta dokument kvantifierar vi maskhålens förödande skadliga inverkan på nätkodningssystemets prestanda genom experiment. Vi föreslår först en centraliserad algoritm för att upptäcka maskhål och visa dess korrekthet rigoröst. För det distribuerade trådlösa nätverket föreslår vi DAWN, en distribuerad detektionsalgoritm mot maskhål i trådlösa nätkodningssystem, genom att undersöka förändringen av flödesriktningarna för de innovativa paketen som orsakas av maskhål. Vi bevisar rigoröst att DAWN garanterar en bra lägre gräns för framgångsrik upptäcktshastighet. Vi utför en analys av DAWN:s motstånd mot maskopiattacker. Vi finner att robustheten beror på nodtätheten i nätverket och visar sig vara ett nödvändigt villkor för att uppnå samverkansresistens. DAWN är inte beroende av någon platsinformation, globala synkroniseringsantaganden eller speciell hårdvara/medelvara. Det är endast baserat på den lokala information som kan erhållas från vanliga nätverkskodning protokoll, och därmed omkostnaderna för våra algoritmer är tolerabel. Omfattande experimentella resultat har verifierat effektiviteten och effektiviteten hos DAWN.
Ji och al. föreslog en distribuerad detektionsalgoritm för att förhindra maskhål angrepp av skadliga noder med hjälp av förväntade överföringsvärden i de trådlösa nätverkskodningssystemen REF.
Wormhole Attack Detection Algorithms in Wireless Network Coding Systems
{'venue': 'IEEE Transactions on Mobile Computing', 'journal': 'IEEE Transactions on Mobile Computing', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}