Nội dung được dịch bởi AI, chỉ mang tính chất tham khảo
Phát hiện lỗ đen sử dụng thuật toán tiến hóa cho IDS/IPS trong mạng MANETs
Tóm tắt
Mạng ad hoc di động (MANET) là một cấu trúc tự tổ chức của các nút di động, được phân bố không đồng đều trong môi trường. Có nhiều giao thức định tuyến MANET tồn tại nhưng không thể đứng vững trước các vấn đề an ninh có thể xảy ra bên trong hoặc bên ngoài môi trường MANET. Tấn công lỗ đen là cuộc tấn công nội bộ phổ biến nhất diễn ra trong môi trường MANET mà cần được chú ý nhiều hơn để tránh mất gói tin không mong muốn. Những vấn đề này được giải quyết trong phương pháp nghiên cứu đề xuất bằng cách giới thiệu một phương pháp mới, gọi là sự kết hợp của tối ưu hóa quần thể hạt (particle swarm optimization) với thuật toán di truyền (genetic algorithm) trong hệ thống định tuyến (HPSO-GA). Đóng góp chính của phương pháp nghiên cứu này là phát hiện tấn công lỗ đen (BHA) bằng cách sử dụng giao thức định tuyến theo yêu cầu khoảng cách (AODV). Phương pháp này sử dụng thông tin định tuyến dữ liệu (DRI) của các nút lân cận thay vì xem xét thông tin của nút nguồn. Thông tin DRI được thu thập từ mỗi nút lân cận, điều này làm tăng xác suất phát hiện tấn công chính xác. Cơ chế định tuyến HPSO-GA được đề xuất nghiên cứu tấn công lỗ đen trong MANET, sau đó, các đầu ra được đo lường bằng các thông số như tỷ lệ phát hiện, cảnh báo giả dương (FPA), tỷ lệ giao hàng gói (PDR), chi phí định tuyến, độ trễ trung bình từ đầu đến cuối và thông lượng. Kết quả được so sánh với các kỹ thuật hiện tại, như AODV, và phát hiện xâm nhập cục bộ (LID) với AODV. Đầu ra mô phỏng sử dụng bộ mô phỏng mạng cho thấy tỷ lệ cải thiện của thông lượng đạt được bởi cơ chế định tuyến an ninh HPSO-GA và cải thiện tổng thể tại độ trễ đầu đến cuối và chi phí định tuyến.
Từ khóa
#Mạng ad hoc di động #tấn công lỗ đen #thuật toán di truyền #tối ưu hóa quần thể hạt #phát hiện xâm nhập.Tài liệu tham khảo
Aniruddha, C.: Ontology for MANET Security Threats, pp. 171–176. PROC. NCON, Krishnankoil, Tamil Nadu (2005)
Taneja, S., Kush, A.: A Survey of routing protocols in mobile ad hoc networks. Int. J. Innov. Manage Technol. 1(3), 279–285 (2010)
Kaur, K., Singh, E.N.: A survey of intrusion detection techniques. Int. J. 3(6), 402–406 (2013)
Saini, A., Kumar, H.: Effect of black hole attack on AODV routing protocol in MANET. Int. J. Comput. Technol. (IJCST) 1(2), 1–4 (2010)
Das, R., Purkayastha, B.S., Das, P.: Security measures for black hole attack in MANET: an approach. arXiv preprint arXiv:1206.3764, pp. 1–7. (2012)
Wa’el, M.M., Agiza, H.N., Radwan, E.: Intrusion detection using rough sets based parallel genetic algorithm hybrid model. In: Proceedings of the World Congress on Engineering and Computer Science, vol. 2, pp. 20–22 (2009)
Lee, S.M., Kim, D.S., Park, J.S.: A survey and taxonomy of lightweight intrusion detection systems. J. Internet Serv. Inf. Secur. 2(1/2), 119–131 (2012)
Wu, S.X., Banzhaf, W.: The use of computational intelligence in intrusion detection systems: a review. Appl. Soft Comput. 10(1), 1–35 (2010)
Himral, L., Vig, V., Chand, N.: Preventing aodv routing protocol from black hole attack. Int. J. Eng. Sci. Technol. (IJEST) 3(5), 3927–3932 (2011)
Ramaswamy, S., Fu, H., Sreekantaradhya, M., Dixon, J., Nygard, K.E.: Prevention of cooperative black hole attack in wireless Ad Hoc networks. In: International Conference on Wireless Networks, pp. 570–575 (2003)
Tamilselvan, L., Sankaranarayanan, V.: Prevention of blackhole attack in MANET. In: The 2nd International Conference on Wireless Broadband and Ultra Wideband Communications, pp. 21 (2007)
Weerasinghe, H., Fu, H.: Preventing cooperative black hole attacks in mobile ad hoc networks: simulation implementation and evaluation. In: Future generation communication and networking (FGCN 2007), vol. 2, pp. 362–367. (2007)
Medadian, M., Mebadi, A., Shahri, E.: Combat with black hole attack in AODV routing protocol. In: IEEE 9th Malaysia International Conference on Communications (MICC), pp. 530–535 (2009)
Shurman, M.A., Yoo, S.M., Park, S.: Black hole attack in wireless ad hoc networks. In: Proceedings of the ACM 42nd Southeast Conference (ACMSE’04), pp. 96–97 (2004)
Raza, I., Hussain, S.A: A trust based security framework for pure AODV network. In: International Conference on Information and Emerging Technologies, pp. 1–6 (2007)
Tan, S., Kim, K.: Secure route discovery for preventing black hole attacks on AODV-based MANETs. In: High Performance Computing and Communications & 2013 IEEE International Conference on Embedded and Ubiquitous Computing (HPCC_EUC), pp. 1159–1164 (2013)
Khandelwal, V., Goyal, D.: Black hole attack and detection method for AODV routing protocol in MANETs. Int. J. Adv. Res. Comput. Eng. Technol. (IJARCET). 2, 1555–1559 (2013)
Naganjaneyulu, P.V., Prasad, K.S., Reddy, B.R., Suresh, A., Subbaiah, K.V., Reddy, B.E., Furkhat, T.: An adaptive blind channel estimation of OFDM system by worst case H∞ approach. Int. J. Hybrid Inf. Technol. 2(4), 1–6 (2009)
Kennedy, J.: Particle swarm optimization. Encyclopedia of Machine Learning, pp. 760–766. Springer, New York (2011)
Lin, C.C., Lee, Y.J.: Stacking sequence optimization of laminated composite structures using genetic algorithm with local improvement. Compos. Struct. 63(3), 339–345 (2004)
Yang, X., Yuan, J., Yuan, J., Mao, H.: A modified particle swarm optimizer with dynamic adaptation. Appl. Math. Comput. 189(2), 1205–1213 (2007)
Kao, Y.T., Zahara, E.: A hybrid genetic algorithm and particle swarm optimization for multimodal functions. Appl. Soft Comput. 8(2), 849–857 (2008)
Goldberg, D.E.: Genetic Algorithms. New Delhi, Pearson Education India (2006)
Chen, S.: Particle swarm optimization with pbest crossover. In: The IEEE Congress on Evolutionary Computation-CEC2012, Brisbane, Australia. pp. 57–63 (2012)
Wu, B., Chen, J., Wu, J., Cardei, M.: A survey of attacks and countermeasures in mobile ad hoc networks. Wireless Network Security, pp. 103–135. Springer, New York (2007)
Abdelhaq, M., Serhan S., Alsaqour R., Hassan, R.: A local intrusion detection routing security over MANET network. In: International Conference on Electrical Engineering and Informatics (ICEEI), pp. 1–6 (2011)