Обнаружение атак типа Denial-of-Sleep в беспроводных сенсорных сетях на основе методов машинного обучения
Рассматриваются вопросы обнаружения атак типа Denial-of-Sleep в беспроводных сенсорных сетях. Такие атаки применимы к устройствам интернета вещей, функционирующим автономно и переключающимся между двумя режимами работы, а именно общим и энергоэффективным (спящим) режимами, в зависимости от бизнес-правил устройств. Будучи в целом достаточно эффективными, такие атаки довольно скрытны и могут значительно сократить и даже полностью разрядить время автономной работы устройства, тем самым приводя его в отключенное состояние. Анализируются исходные данные и применяются методы искусственного интеллекта для обнаружения атак типа Denial-of-Sleep. Модель обнаружения строится с использованием конкретных методов машинного обучения. Модель проверена на реальных данных, собранных на испытательном стенде с беспроводными модулями ZigBee, представляющими как обычные беспроводные сенсорные узлы, так и атакующие. Показатели качества обнаружения подтверждают эффективность и применимость предложенных методов обнаружения на практике.
Авторы: В. А. Десницкий
Направление: Информатика, вычислительная техника и управление
Ключевые слова: беспроводная сенсорная сеть, безопасность, детектирование атак
Открыть полный текст статьи