基于博弈论的无线传感网络DDoS攻击防御优化策略.docVIP

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基于博弈论的无线传感网络DDoS攻击防御优化策略.doc

基于博弈论的无线传感网络DDoS攻击防御优化策略   摘 要:如何有效优化现有无线传感器网络中DoS/DDoS攻击的防御策略是当前的研究热点问题之一。本文结合目前无线传感器网络中的防御技术,利用博弈论的方法建立模型。该模型通过优化防火墙阀值和针对攻击节点给予惩罚措施的方法,来降低攻击节点的收益,使理性攻击者放弃攻击,从而达到了有效防御DoS/DDoS攻击的目的。最后实验通过比较现有的防御策略与提出的优化策略,验证了该防御优化策略的有效性,从而达到了防御DoS/DDoS攻击的目的。   关键词:无线传感器网络;DoS/DDoS攻击;博弈论;防御策略优化   中图分类号:TP393.0 文献标识号:A   Abstract: In Wireless Sensor Networks(WSNs), how to defense DoS/DDoS attack efficiently is one of the challenging security problems. This paper combined with the current defense strategies in WSNs, establishes the model based on game theory. This model prevents malicious nodes from DoS/DDoS attack by optimizing the threshold of firewall and giving malicious nodes punishment, which lower the income of the malicious nodes. Finally, the experiments further verify the efficiency of the proposed optimized defense strategies by comparing the present defense strategies and the optimized ones, to achieve the purpose of preventing DoS/DDoS attack.   Keywords: WSNs; DoS/DDoS Attack; Game Theory; Defense Strategies Optimization   0 引言   近年来,无线传感器网络(Wireless Sensor Networks,简称WSNs)在军事、农业、环境监测等各个领域都有广泛的应用。这是一种全新的信息获取、处理和传输技术。由于无线传感器网络具有组网快捷、灵活、不受有线网络约束等特点,使得无线传感器网络作为现代通信技术中一个新的研究领域,引起了学术界和工业界的高度重视。但是,又因为WSNs具有通信能力有限,节点能量有限、动态的网络拓扑等结构特点,使得WSNs容易受到攻击,因而网络安全引起了人们的极大关注,各种预防网络攻击的安全措施相继被提出。   在众多的网络攻击中,拒绝服务攻击(Denial of Service,简称DoS攻击)的危害尤为严重[1]。当攻击者控制大量的节点进行DoS攻击时,这种攻击方式就被归类为分布式拒绝攻击(Distributed Denial of Service,简称DDoS攻击)。攻击者在WSNs中发起DoS/DDoS攻击时,一般会通过持续发送重放或伪造的报文给网络中的某些节点的方法,使这些节点不停的转发数据包,从而导致有限的节点能量被迅速消耗殆尽,最后导致WSNs的瘫痪。   近年来,大量学者对WSNs中的DOS/DDoS攻击的防御策略的研究问题表现出了极大的兴趣,纷纷展开了该领域的研究工作 [2-6]。针对无线传感器网络安全问题,不少学者提出使用博弈论的方法来解决在WSNs中的DoS/DDoS防御问题,这也是研究方向之一[7-10]。文献[11]总结了如何用不同的博弈模型研究WSNs中的安全问题。文献[12]介绍了一种基于博弈论的DDoS入侵检测防御策略。文献[13]给出了在WSNs中Dos/DDoS攻击的协议分析。本文在上述文献的基础上,提出了一种基于两个参与者、非合作非零和博弈的模型,用来分析WSNs中DoS/DDoS的防御策略优化问题。现有的WSNs网络防御技术分两种比较普遍的方式。第一种方式就是建立防火墙,这是防御WSNs中DoS/DDoS攻击最直接的策略,通过直接过滤速率较高的数据流来进行防御;第二种方式是采用入侵检测系统,对检测到的攻击节点采取措施。本文针对WSNs的网络拓扑的特点,结合上述两种防御方式,使用博弈模型进行策略优化。   本文选择的博弈模型优点在于

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