Orientador: Prof. Dr. João Henrique Kleinschmidt / Dissertação (mestrado) - Universidade Federal do ABC, Programa de Pós-Graduação em Engenharia da Informação, 2015. / Na Internet das Coisas os objetos físicos têm um componente virtual capaz de prover ou requisitar determinados serviços. É uma tendência que trará vantagens sem precedentes para a automação de processos e diversas aplicações. A análise de modelos de gerenciamento de confiança para IoT para detectar comportamentos maliciosos tem recebido poucas contribuições da comunidade científica. Alguns pesquisadores trataram desta questão, mas poucos trabalhos analisam os requisitos para a correta implementação da IoT. O objetivo desta dissertação é identificar o comportamento malicioso de nós e prevenir possíveis ataques que interrompam os serviços da rede. Neste trabalho são feitas diferentes abordagens para pesquisar um modelo de gerenciamento de confiança capaz de caracterizar o comportamento dos nós. O modelo proposto usa informações diretas geradas pelas comunicações entre os nós e recomendações de outros nós para calcular a confiança. Usa uma abordagem multi-serviço em que cada nó provê diversos serviços para os outros nós da rede. A habilidade de um nó em prover um serviço é recompensada, enquanto que um nó que não forneça um serviço corretamente é punido. Cada nó tem uma tabela de confiança dos seus vizinhos, que pode ser compartilhada com os outros nós como recomendações. A abordagem distribuída permite que os nós sejam completamente autônomos em tomar decisões sobre o comportamento dos nós. A avaliação de confiança dos nós é um meio efetivo de encorajar a colaboração na rede e ao mesmo tempo melhorar a segurança em redes distribuídas. Três ataques são testados para verificar a validade do modelo de confiança: ataque On-Off, ataque Seletivo e Bad mouthing. O modelo de gerenciamento de confiança foi implementado no Contiki, um sistema operacional desenvolvido para IoT e redes de sensores. Extensivas simulações foram feitas no simulador Cooja-Contiki para ilustrar os ataques e avaliar o desempenho do modelo proposto. Os resultados de simulação mostram que o modelo tem um bom desempenho em detectar os nós maliciosos. / In Internet of Things (IoT), the physical objects have a virtual component able to provide or require determined services. It is a trend that will bring unprecedented advantages to the process automation. The analysis of the trust management models for IoT to detect the malicious behavior on the network, has been undervalued and with little scientific contribution in the academic field. In spite of researchers has already addressed the issue, only few give a theoretic analysis on the requirements for the proper implementation of IoT. The purpose of this thesis work is to identify the malicious behavior of the nodes and prevent possible attacks that disrupt entire network to IoT context. In this thesis different approaches are followed to investigate a lightweight model of trust management able to characterize the behavior of the nodes with little effort. Our model use direct information generated from direct communication of nodes and recommendations of the others nodes to evaluate the trust. We use a multi-service approach where each node provides several services to others node. The ability to provide a service is rewarded and, punished when it is not provided. In our trust model each node has a trust table of their neighbors in the same radio coverage, which will be shared to others nodes as recommendations. This distributed approach allows nodes to be completely autonomous in making decisions about the behavior of other nodes. The trust evaluation of nodes is an effective method to encourage the collaboration on the network and at the same time to improve network security in distributed networks. In this thesis work, we present three attacks that can undermine the accuracy of trust evaluation. Based on our investigation on attacks and defense, we designed and implemented a trust management model based on the construction of Contiki, an operating system developed for IoT and sensor networks. Extensive simulations were performed using COOJA-Contiki to illustrate On-OFF attack, Selective attack and Bad mouthing attack, the effectiveness of the techniques used, and the overall performance of the proposed trust model. Simulation results shows effectiveness against these attacks and also a good performance to recognize the malicious nodes especially to the Bad mouthing attack when are used direct information and recommendations wherein is obtained a reduction time compared when is used only the direct information.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:BDTD:76950 |
| Date | January 2014 |
| Creators | Mendoza, Carolina Veronica Lezama |
| Contributors | Kleinschimidt, João Henrique, Kamienski, Carlos Alberto, Drummond, André Costa |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | Inglês |
| Detected Language | Portuguese |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis |
| Format | application/pdf, 100 f. : il. |
| Source | reponame:Repositório Institucional da UFABC, instname:Universidade Federal do ABC, instacron:UFABC |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
| Relation | http://biblioteca.ufabc.edu.br/index.php?codigo_sophia=76950&midiaext=70159, http://biblioteca.ufabc.edu.br/index.php?codigo_sophia=76950&midiaext=70160, Cover: http://biblioteca.ufabc.edu.brphp/capa.php?obra=76950 |
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