针对稠密 IIoT 中虚假数据注入攻击的动态数据聚类传播控制
密码学与安全
2022-05-20 v1 网络与互联网体系结构
摘要
物联网使得日益驱动型服务(如工业 IIoT 服务)的发展成为可能,此类服务常处理海量数据。同时,随着 IIoT 网络增长,威胁愈发严峻,虚假数据注入攻击(FDI)是最具侵略性的攻击之一。当前处理该攻击的大部分方案未考虑数据验证,尤其在数据聚类服务上。为推进此问题,本工作引入 CONFINIT,一种用于缓解运行于稠密 IIoT 网络中数据传播服务上 FDI 攻击的入侵检测系统。CONFINIT 结合看门狗监视与协作共识策略,以明确排除多种 FDI 攻击。仿真表明,在气体压力 IIoT 环境中,CONFINIT 相较 DDFC 将无攻击者的聚类数量提升了 35%–40%。CONFINIT 在多种 IIoT 场景下取得 99% 攻击检测率、90 准确率与 0.81 F1 分数,假阴与假阳率分别仅至多 3.2% 与 3.6%。此外,在称为 Churn 与 Sensitive 攻击的两类 FDI 攻击变体下,CONFINIT 取得 100% 检测率、99 准确率与 0.93 F1,假阳与假阴率均低于 2%。
引用
@article{arxiv.2205.09730,
title = {Dissemination Control in Dynamic Data Clustering For Dense IIoT Against False Data Injection Attack},
author = {Carlos Pedroso and Aldri Santos},
journal= {arXiv preprint arXiv:2205.09730},
year = {2022}
}