大家读完觉得有帮助记得关注和点赞摘要移动自组织网络MANET是一种临时且动态的网络拓扑其中节点具有移动性并随机分布在网络区域中。在MANET中节点相互协作通过源节点与目的节点之间的多跳通信来运行并转发数据。由于缺乏中央管理MANET面临不同类型的攻击。然而一些节点拒绝协作、行为不当并表现出恶意影响网络功能和连通性。提供安全性并识别恶意节点已成为MANET中具有挑战性的研究课题之一。黑洞攻击被认为是最流行的攻击会降低整体网络性能。黑洞节点故意虚假通告到目的节点的最短路径以扰乱网络通信导致数据包丢弃。在协作黑洞攻击中多个黑洞节点相互协作并发起攻击以降低网络可靠性。本文提出了一种轻量级技术通过增强现有的AODV路由协议来检测和隔离协作黑洞攻击LW-CBH。该方案采用基于定时器的诱饵过程和反向追踪设置通过MAC层中的控制状态消息即连通支配集节点的应答序列R-SEQ和代码序列C-SEQ消息来检测恶意节点。然而现有的AODV路由协议在MANET动态拓扑变化时无法检测恶意节点。使用离散事件仿真工具NS-2.35对所提技术进行了仿真。仿真结果针对吞吐量、数据包投递率、平均端到端时延和归一化路由开销进行了评估。关键词 攻击AODV诱饵黑洞协作MANETI 引言随着无线网络的扩展移动自组织网络MANET是一种理想解决方案使节点无需任何基础设施即可通信。自配置、动态拓扑、体积更小、功能更强、自适应且设备成本更低的特点使MANET成为无线网络日益普及的重要原因[1,2]。MANET的应用范围涵盖军事行动、关键任务网络、危机管理和车载通信[3,4]。移动节点的动态特性导致网络拓扑频繁变化。MANET中的路由协议旨在适应动态网络拓扑变化以实现可靠的数据传输[5]。节点配备电池能量是网络连通性最重要的因素之一。节点的能耗应受到限制以延长节点寿命。节点通过无线信号连接两个节点之间的链路质量应稳定以确保数据投递。由于节点移动性链路故障频繁发生导致信道衰落、数据包丢弃和干扰[6]。由于网络无结构MANET容易受到不同类型的威胁和攻击[7]。由于节点暴露在开放环境和无线链路中数据可能被攻击者故意篡改和丢弃。一些恶意节点进入网络通过不当行为、篡改和丢弃数据包来扰乱网络。这种现象称为拒绝服务DoS攻击[8]。在DoS攻击事件中攻击者节点试图耗尽节点能量并降低整体网络性能。黑洞攻击被认为是最突出的DoS攻击之一。由于介质开放黑洞节点可以轻易进入网络并在路由发现过程中通告自己拥有到目的节点的最短路由。正常节点被黑洞节点的虚假信息所欺骗开始故意丢弃数据包。多个黑洞节点相互协作以降低网络性能的情况称为协作黑洞攻击[9]。本文提出了一种轻量级技术通过基于定时器的协作诱饵过程使用虚假ID诱骗黑洞节点响应诱饵请求——该请求并非由合法节点在特定时刻发出。在反向追踪中每个节点的状态在访问信道连接网络层之前通过从MAC层发出控制状态消息来检查以向所有邻居节点验证代码序列、应答序列和能量等级信息。合法节点不做任何篡改地应答而恶意节点则用伪造信息应答以隐藏其身份。通过虚假信息和控制状态消息的不匹配恶意节点的检测变得更加容易。如果控制状态消息匹配则允许节点连接网络层进行数据路由否则丢弃该节点并将恶意节点信息广播给网络中所有节点以阻断通信。图1MANET路由过程II 问题陈述与动机保障MANET通信安全对于防止恶意节点对网络造成危害至关重要。由于缺乏基础设施、开放环境和动态拓扑变化MANET极易受到不同类型的攻击。黑洞攻击被认为是一种流行的DoS攻击会危害网络并降低整体网络性能[10]。按需距离矢量AODV路由协议寻找从源到目的的最佳最优路径且已证明AODV路由协议具有最高的数据包投递率[11-13]。然而AODV路由协议无法在源和目的之间提供安全路由。许多研究工作集中于为MANET提供安全路由以处理单个黑洞节点的检测和预防。当网络中存在多个黑洞节点时一些方法无法检测网络变得更脆弱且效率低下。这促使我们提出一种技术来检测和隔离协作黑洞节点并在源和目的之间提供安全路由。本文其余部分组织如下。第II节描述问题陈述和动机。第III节描述相关研究工作。第IV节描述所提出的网络模型和对抗攻击模型。第V节描述所提出的LW-CBH方案。第VI节进行性能分析和相关仿真。最后我们在第VII节对所提方案得出结论。III 相关研究文献[14]提出MBDP-AODV协议基于动态序列号阈值检测黑洞节点。源节点通过目的序列号的标准差计算平均动态阈值。MBDP-AODV协议包含两种数据包SUSPECT数据包用于检测说谎节点ALERT数据包用于广播说谎节点信息。研究发现MBDP-AODV在数据包投递、吞吐量方面表现良好能在不同节点密度下缓解黑洞攻击但面临较高的路由开销。文献[15]提出通过实现两个版本的无敌AODV路由协议来检测黑洞和灰洞攻击的机制在路由发现过程中进行。第一版包括逐节点帧校验序列跟踪检查第二版为签名帧校验序列追踪。该认证机制为所有合法节点提供安全可靠的数据传输在端到端时延和数据包投递率方面显著改善。然而该机制计算复杂度较高工作过程较慢。文献[16]提出通过设置控制消息RREP中的有效性比特来防止黑洞攻击的安全路由。恶意节点不知道在发送RREP消息时必须发送给源节点的有效性比特。源节点收到RREP消息后检查有效性比特如果设置为1则源连接该路径否则源认为该RREP来自黑洞节点并丢弃。该方案的局限性是不现实任何聪明的黑洞节点都能分析并注意到有效性比特。文献[17]提出基于信任的框架来检测和预防MANET中的黑洞节点。该框架使用不同信任指标观察节点行为并从通信和移动行为方面进行分析。使用区域路由协议ZRP保持节点数据隐私。该框架在吞吐量、信任等级方面展现整体网络性能并实现QoS。然而该框架路由开销较高。文献[18]提出协作诱饵检测方案CBDS来检测多个黑洞节点。CBDS中源节点向其随机选择的一个邻居发送诱饵请求。从RREP消息中为诱饵请求创建可疑节点列表以检测黑洞节点。最后通过源节点设置的PDR阈值来防御黑洞。CBDS的局限性是节点进入混杂模式。文献[19]提出从军事角度缓解黑洞攻击的模型。该模型向网络泛洪虚假请求响应此虚假请求的节点被视为可疑节点。通过检查可疑节点向目的转发数据包的活动合法邻居节点可以检测黑洞节点。该模型由于泛洪虚假请求消息而导致拥塞这是一个缺点。IV 网络模型网络由随机部署在区域中的移动节点组成节点使用随机路点RWP模型在二维空间中随机移动。定位算法在每个时间Δt提供移动节点的速度、当前位置和方向信息[20]。网络中节点的移动不可预测随机路点模型RWP周期性估计节点移动性。节点是同质的分配相同的初始能量。对抗攻击模型我们考虑黑洞攻击这是一种主动攻击入侵节点丢弃所有数据包并声称到任何目的节点有虚假的最短路由即使它没有任何路由。当源节点有数据包要发送到目的节点时源节点广播路由请求数据包RREQ。传输范围内的邻居节点通过发送应答数据包RREP响应RREQ。正常节点收到RREP后信任任何节点的应答消息黑洞节点利用发送虚假RREP并声称它到任何节点都有最短路径。由于没有技术验证RREP消息来自正常节点还是黑洞节点源节点开始向黑洞节点转发数据包希望将其投递到目的节点但黑洞节点故意丢弃其收到的所有数据包。当一个攻击者节点活跃时为单个黑洞多个攻击者节点相互协作则为协作黑洞攻击。本文考虑协作黑洞攻击。图2黑洞攻击场景V 所提出的LW-CBH方案所提出的方案用于检测和隔离协作黑洞攻击。在诱饵过程中使用虚假ID诱骗并检测网络中的黑洞节点。诱饵过程中定时器值随机设置以通过虚假ID广播诱饵请求。收到诱饵请求后黑洞节点向源节点应答并声称有最短路径即使路径不存在。源节点立即将响应虚假ID诱饵请求的节点视为黑洞节点并将其加入恶意节点列表。为避免网络拥塞诱饵请求添加TTL生存时间字段并设置为1。在路由发现过程中AODV路由协议从源到目的广播RREQ数据包以与网络中另一节点通信。为实现安全数据路由我们在MAC层访问信道时引入两条控制状态消息代码序列C-SEQ和应答序列R-SEQ。代码序列消息由中间节点发送给其邻居。每个邻居通过向中间节点发送应答序列消息进行响应。如果控制状态消息与邻居匹配则中间节点允许通过访问信道连接到网络层否则丢弃并将信息作为恶意节点发送给所有节点。每个节点向源节点发送应答序列消息以反向追踪代码序列路径。然而恶意节点用虚假ID向源节点应答导致控制状态不匹配。使用LW-CBH检测恶意节点的算法输入通过诱饵检测恶意节点输出隔离恶意节点RREQ请求消息C-SEQ代码序列消息R-SEQ应答序列消息Dest_SEQ_ID目的序列IDSEQ_ID序列ID在源节点如果当前时间 诱饵时间则执行诱饵请求通过设置随机ID生成诱饵请求虚假ID将诱饵请求的TTL设置为1广播诱饵请求将诱饵时间重置为随机时间结束如果对于每个收到应答的诱饵请求虚假ID将虚假ID节点加入黑洞列表结束循环安全路由初始化过程源节点使用RREQ、状态C-SEQ和R-SEQ发起路由发现过程将RREP、Dest_SEQ_ID和Neighbour_ID存储在C-SEQ列表中通过检索C-SEQ列表识别恶意节点如果Dest_SEQ_ID大于发送的SEQ_ID从C-SEQ列表中丢弃将节点标记为恶意 节点ID虚假ID邻居节点选择过程对C-SEQ条目排序选择具有有效RREP的邻居继续默认过程允许有效节点使用AODV-MAC路由协议访问信道能量消耗在所提出的方案中每个节点分配相同的初始能量节点在传输、接收和移动过程中消耗能量。能量由电池供应且有限。能量消耗应保持最优以延长网络寿命节点的能量应平衡以实现可靠的数据传输。网络中节点在各种过程中的能量消耗如下其中Ne(t)表示时间t的剩余能量s_{t-1}是时间t-1传输的数据。传输所需能量为Netx接收数据字节所需能量为Nerx。AODV路由协议的RREQ消息中添加剩余能量字段。在从安全路由算法选择邻居后每个中间节点添加其剩余能量以进行可靠路径选择。目的节点的平均路径能量计算如下Navg表示路径的平均剩余能量路径所需总能量为N_Egnh为跳数。目的节点选择剩余能量较高的节点并存储到路由表中。能量消耗算法如果消息 RREQ 且剩余能量 阈值则{Navg NEg 剩余能量路由数据包}否则丢弃VI 结果与评估仿真参数将所提出的LW-CBH方案的性能与DDBG [21]方案使用IDS检测黑洞和灰洞攻击进行比较。针对网络中的协作黑洞进行性能分析评估。网络场景包括节点数变化为20、30和40。仿真时间设置为150秒节点移动速度保持恒定为25m/s。仿真在网络仿真器工具NS2[22]上进行。使用恒定比特率CBR流量节点随机部署在1000×1000米的网络区域中。节点具有移动性拓扑随着节点以不同速度和方向移动而频繁变化。节点传输范围设置为250米节点初始能量为100焦耳阈值能量值设置为50焦耳。所用仿真参数见表1仿真参数值网络地形1000x1000节点数20,30,40无线电802.11传输范围250米流量CBR仿真时间150秒初始能量100焦耳数据包大小512字节恶意节点2表1仿真参数性能评估数据包投递率 是从源传输的数据包与接收端目的接收到的数据包之比[23]。该指标表明路由协议从源到目的传输数据包的可靠性。比率越高路由协议效率越好。图3PDR与节点数如图3所示通过改变节点数LW-CBH的结果在存在黑洞节点的情况下比DDBG方案表现出更好的数据包投递率。观察到当节点规模增大时黑洞节点协作并试图发送更多虚假ID扰乱网络。然而我们的方案通过诱饵过程和在实际数据路由前验证控制状态消息来检测恶意节点。吞吐量 定义为在目的节点成功获取的比特数以千比特每秒Kbps表示[24]。路由协议效率通过目的节点接收数据包来衡量。吞吐量计算如下吞吐量 (总接收字节数 × 8 / 时间) × 1000 Kbps图4吞吐量与节点数图4显示了两个节点之间数据传输时的网络吞吐量图。如吞吐量图所示所提方案相比DDBG方案实现了更高的吞吐量。节点数量的增加使得在源和目的之间发现更多路由成为可能。在存在恶意节点的情况下为验证不同路径LW-CBH使用基于定时器的诱饵方案检测声称到目的有最短路径但实际不存在的恶意节点。由于节点移动性链路故障频繁发生拓扑变化使节点暴露于恶意攻击。LW-CBH方案通过发送RREQ并检查控制状态消息C-SEQ和R-SEQ来发现更安全的路由并允许访问信道以在不同路径上进行可靠的数据路由。图5时延与节点数端到端时延 定义为接收所传输数据包并重新传输到网络中其他节点所需的延迟时间[25]。其中T1为第一个数据包到达时间T2为源发送第一个数据包的时间N为发送的数据包总数。图5显示了DDBG和所提出的LW-CBH方案在将数据包投递到目的所需时间方面的时延结果。结果表明DDBG方案的时延增加因为检测恶意节点后计算IDS函数导致重传。在我们的LW-CBH方案中由于AODV-MAC层允许节点仅在满足条件路径中的节点对携带数据到目的是安全的时才通过信道携带数据从而最小化了数据包重传。随着节点数量增加平均路由时延的计算增加因为链路断裂和通过发送RREQ消息寻找替代路由。可以看出所提方案比DDBG方案表现更好。路由开销归一化路由开销NRO[26]根据以下等式确定路由开销 N1 / N2即与数据包相关的控制数据包总数除以目的节点接收的数据包总数。其中N1为发送和转发的路由数据包数N2为接收的数据包数。图6归一化路由开销与节点数图6显示了归一化路由开销。可以看出DDBG方案由于每次路由过程中计算IDS和查询函数导致路由开销较高增加了节点计算功能。在我们的LW-CBH方案中计算功能轻量通过发送虚假诱饵请求检测恶意节点恶意节点响应虚假请求。因此LW-CBH方案不会给节点带来高路由计算负担。只有在检测到响应虚假请求的恶意节点后才计算路由。实际路由发现过程仅在RREQ、C-SEQ和R-SEQ匹配后才开始。结论不同类型的攻击扰乱MANET中的网络运行这是一个重要问题。检测网络中的恶意活动会导致整体网络性能下降。检测并隔离恶意节点以实现安全数据路由是必不可少的任务。黑洞攻击被认为是对MANET运行影响最严重的攻击之一。检测和隔离网络中的黑洞在避免导致网络崩溃的威胁方面具有重要作用。黑洞节点可以是单个或协作黑洞节点。为检测和隔离网络中的恶意节点我们提出了一种轻量级方案来检测MANET中的协作黑洞攻击LW-CBH。该方案采用基于定时器的协作诱饵过程使用虚假ID诱骗黑洞节点响应诱饵请求——该请求并非由合法节点在特定时刻发出。为安全路由在AODV-MAC层使用控制状态消息代码序列C-SEQ和应答序列R-SEQ来匹配控制消息以允许信道访问否则丢弃访问信道的节点。将LW-CBH的仿真与DDBG方案进行比较仿真结果证明我们的方案成功检测恶意节点并区分虚假应答与节点的合法响应。LW-CBH的实验结果表明这是一种有效且突出的检测协作黑洞攻击的方法。作为未来工作可以设计一个有效的信任模型来检测不同类型的攻击以增强网络参数。
