COMPUTATIONAL INTELLIGENT MECHANISM FOR BOOSTING CLUSTER-BASED WSN SECURITY

القحطاني, محمد مهدي سيف آل سلطان ; ALQAHTANI, MOHAMMED MAHDI SAIF ALSULTAN ; جاد الحق, مصطفى . مشرف (2018-04-18)

رسالة (ماجستير)-جامعة نايف العربية للعلوم الأمنية، كلية أمن الحاسب والمعلومات، قسم أمن الشبكات، تخصص أمن الشبكات،

69 ورقة : جداول، رسوم بيانية

Thesis

Abstract Wireless sensor networks (WSNs) is growing exponentially due to its utilization in numerous applications such as environmental monitoring, habitat monitoring, military, medical and health monitoring. WSNs are networks of spatially distributed autonomous devices that can sense and monitor its environment. WSNs consist of many small, inexpensive, disposable and autonomous sensor nodes that are ad hoc networked in small or vast geographical areas for remote operations. However, WSNs faces many challenges, mainly, computational limitation due to sensor resource constraints, e.g. storage, communication bandwidth and power supply. Security is also a big challenge that face WSNs. Moreover, trust between nodes within WSNs is emerging as a crucial factor in WSN security systems. It has been increasingly studied by many researchers and remains an open and challenging field. Recently, a sociopsychological-based intelligent trust model for computing trust in WSNs was developed, which identifies three major components, namely, ability, benevolence and integrity. After computing the trust based on these components for each node in the WSN, an immune inspired model is utilized to remove malicious nodes with low trust to stabilize the network. However, such model has some drawbacks; The ability was taken as a binary function of the sensor power level, and the three components are computed independently using some proposed free parameters, which are unrealistic choices. In this thesis, we propose an enhanced sociopsychological-based trust model that, firstly, use empirical formulas for computing the Ability. Secondly, utilize fuzzy logic for realistically relate the Ability, Benevolence and Integrity components to get better and smooth trust rating, which in turn enhances the WSN stability. Preliminary results of the proposed model show good improvement in trust rating computation over the old model by enhancing the accuracy of detection from 50 to 70%. This improvement revered to the realistic computation of the Ability, Benevolence and Integrity adopted in this work.

- المستخلص - تنمو شبكات الاستشعار اللاسلكية بشكل كبير جدا نظرا لاستخدامها في العديد من التطبيقات مثل الرصد البيئي ورصد الجيوش وفي الطب والصحة وكأساس للأجيال الجديدة من الشبكات الحاسوبية والاتصالات فائقة السرعة. وشبكات الاستشعار اللاسلكي هي عدد من الأجهزة المستقلة موزعة مكانيا للتمكن من الاستشعار ورصد بيئتها. وتتكون الشبكات اللاسلكية من العديد من أجهزة الاستشعار الصغيرة وغير المكلفة والمستقلة التي تكون مخصصة في الشبكات في مناطق جغرافية صغيرة أو واسعة للعمليات عن بعد. ومع ذلك، تواجه الشبكات المتعددة العديد من التحديات، وتحديدا، القيود لحساب العمليات الداخلية داخل وحدة الاستشعار كصغر حجم المستشعر وكوجوده في مناطق صعب الوصول لها بعد نشرها لأول مرة ومحدودية مساحة التخزين، وعرض النطاق الترددي للاتصالات المتاح، وطاقة محدودة لإنجاز العمليات التي يجب على وحدة الإستشعار القيام بها والهاجس الأكبر الأمن حيث لا يمكن تنفيذ الخوارزميات القوية في التشفير مع الظروف المذكورة. إن الثقة بين وحدات الاستشعار آخذه في الاهتمام المتزايد من قبل العديد من الباحثين كعامل حاسم في أنظمة الأمن لهذا النوع من الشبكات ولا يزال مجالاً مفتوحاً ومواجهاً للعديد من التحديات. وتم مؤخراً تطوير نموذج مبني على أسس المعرفة الاجتماعية والنفسية، وتعتمد على قياس قدرة وحدة الاستشعار وسمعتها ونزاهتها وقد أدت إلى نتائج ذات قيمة عالية في تحسن دقة تصنيف وحدات الاستشعار وحينما تصل الوحدة إلى تصنيف متدني معرّف مسبقاً يتم تفعيل نظام آخر مستوحى من الممانعة الطبيعية لجسم الإنسان، ويهدف إلى عزل هذه الوحدة حيث تبين سلوكها العدائي بناءً على المعايير المذكورة آنفاً. ولكن النموذج السابق يلاحظ عليه بعض القصور كافتراض قيمة ثنائية للقدرة ولم يدرس العوامل التي تقيس القدرة للمهمة المنوطة بها. كذلك يتم حساب الثقة بناءً على الثلاث عوامل بطريقة مستقلة لكل عامل. وفي هذه الرسالة تم تطوير هذا النموذج لتحسين نتائجه باستخدام مبدأ نظم تحليل الضبابية وبتطبيق طاقة وحدة الاستشعار في الشبكات المبنية على أساس هرمي كقياس لإمكانيات الوحدة، وعامل مكاني يقيس اتساق قراءة الوحدة مع وحدات الجوار التي تتصل بها، وعامل زماني مبني على قراءة وحدة الاستشعار بقراءات نفس الوحدة في السابق، لينتج لنا نموذج بجميع الاعتبارات في هذا المجال وتم دراسته وتحليله ومقارنته مع أمثاله فوجد العديد من النتائج المتميزة، ومنها تحسن دقة التصنيف من 50 إلى 70% حينما يكون السبب عائداً لنقص قدرات الطاقة لنقطة الاستشعار، وبقاء الميزات الدقيقة كما في النماذج المماثلة للأسباب العائدة لسمعة ونزاهة نقطة الاستشعار.