Mechanisms and Modeling Tools for Protection Against Denial of Service Attacks in Wireless Sensor Networks
Modèles et mécanismes pour la protection contre les attaques par déni de service dans les réseaux de capteurs sans fil
Résumé
Wireless sensor networks are made of small devices with low resources (low computing power, little memory and little energy available), communicating through electromagnetic transmissions. In spite of these limitations, sensors are able to self-deploy and to auto-organize into a network collecting, gathering and forwarding data about their environment to the user. Today those networks are used for many purposes: “intelligent transportation”, monitoring pollution level in the environment, detecting fires, or the “Internet of things” are some example applications involving sensors. Some of them, such as applications from medical or military domains, have strong security requirements.
The work of this thesis focuses on protection against “denial of service” attacks which are meant to harm the good functioning of the network. It relies on the use of monitoring sensors: these sentinels are periodically renewed so as to better balance the energy consumption. New mechanisms are introduced so as to establish an efficient selection process for those sensors: the first one favors the ease of deployment (random selection),
while the second one promotes load balancing (selection based on residual energy) and the last one is about better security (democratic election based on reputation scores). Furthermore, some tools are provided to model the system as continuous-time Markov chains, as stochastic Petri networks (which are reusable for model checking operations) or even as quantitative games.
Composés d’appareils fortement limités en ressources (puissance de calcul, mémoire et énergie disponible) et qui communiquent par voie hertzienne, les réseaux de capteurs sans fil composent avec leurs faibles capacités pour déployer une architecture de communication de manière autonome, collecter des données sur leur environnement et les faire remonter jusqu’à l’utilisateur. Des « transports intelligents » à la surveillance du taux de pollution environnemental, en passant par la détection d’incendies ou encore l’« Internet des objets », ces réseaux sont aujourd’hui utilisés dans une multitude d’applications. Certaines d’entre elles, de nature médicale ou militaire par exemple, ont de fortes exigences en matière de sécurité.
Les travaux de cette thèse se concentrent sur la protection contre les attaques dites par « déni de service », qui visent à perturber le fonctionnement normal du réseau. Ils sont basés sur l’utilisation de capteurs de surveillance, qui sont périodiquement renouvelés pour répartir la consommation en énergie. De nouveaux mécanismes sont introduits pour établir un processus de sélection efficace de ces capteurs, en optimisant la simplicité de déploiement (sélection aléatoire), la répartition de la charge énergétique (sélection selon l’énergie résiduelle) ou encore la sécurité du réseau (élection démocratique basée sur un score de réputation). Sont également fournis différents outils pour modéliser les systèmes obtenus sous forme de chaines de Markov à temps continu, de réseaux de Petri stochastiques (réutilisables pour des opérations de model checking) ou encore de jeux quantitatifs.
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