基于分布式滤波协作与共识的密集物联网网络 FDI 攻击检测
密码学与安全
2020-11-02 v1 分布式、并行与集群计算
网络与互联网体系结构
摘要
物联网（IoT）的兴起使得日益个性化的服务（如常处理海量数据的工业服务）的发展成为可能。然而，随着物联网的发展，其威胁甚至更大。虚假数据注入（FDI）攻击是对物联网等数据网络危害最大的攻击之一。当前应对该攻击的大多数系统未考虑数据验证，尤其是在数据聚类服务方面。本文提出 CONFINIT，一种针对密集物联网中数据分发服务 FDI 攻击的入侵检测系统。它结合看门狗监视与物联网设备间的协作共识，以快速检测攻击者。CONFINIT 在 NS-3 模拟器中的密集工业物联网环境下进行了评估，获得了 99% 的检测率、3.2% 的漏报率与 3.6% 的误报率，并在无 FDI 攻击者的聚类场景下累计提升达 35%。
引用
@article{arxiv.2010.15862,
title = {Detecting FDI Attack on Dense IoT Network with Distributed Filtering Collaboration and Consensus},
author = {Carlos Pedroso and Aldri Santos and Michele Nogueira},
journal= {arXiv preprint arXiv:2010.15862},
year = {2020}
}
备注
This work has been accept to the IEEE LATINCOM2020. Copyright 978-1-7281-8903-1/20/$31.00 \c{opyright}2020 IEEE