Wireless sensor networks offer many kinds of beneficial solutions in various fields such as ocean and wildlife monitoring, people's heart rates monitoring in medical application, environmental disasters monitoring, and many other military applications. A major feature of wireless sensor networks is infrastructure-less, so each sensor node of the network assists each other and controls packets from one node to another.
Above all, because wireless sensor networks are often deployed in open environment and interact closely with their physical environments and people, the sensor networks are likely to be susceptible to their unexpected physical environments and intentional attacks from some adversaries. In addition, sensor devices are limited in their resources and vulnerable to a node capture attack, so even a few malicious adversaries can easily compromise sensor devices, extract cryptographic secrets from them, or inject forged data into the networks to make the networks be in confusion. Because of these unique challenges of wireless sensor networks, traditional security techniques used in conventional networks cannot be applied directly to wireless sensor networks.
Several conventional cryptographic approaches such as key management and authentication schemes can support wireless sensor networks to purge false data injected from malicious outsiders. However, such conventional cryptographic approaches cannot prevent the injection of false data from compromised insider nodes which have already been authenticated as legal ones in the networks. Once authenticated as a legitimate node, broadcasting data from that node cannot help being accepted as trustful data in the networks without any question.
Therefore, a novel trust management scheme is necessary to distinguish illegal nodes from legal ones, and filter out malicious nodes' deceitful data in the wireless sensor networks. In this paper, to make resilient wireless sensor networks, we propose a trust evaluation model which can identify trustworthiness of sensor nodes in the networks. This model suggests a defensible approach against insider attacks to the extent that standard authentication mechanisms and conventional key management schemes can hardly support.
무선 센서 네트워크는 자연재해 탐지 시스템, 야생 동물 관리 시스템, 인간의 심장 박동률 등을 탐지하는 의료시스템, 그리고 다양한 군사적 응용분야 등에서 유용한 해결책을 제공하고 있다. 이러한 센서 네트워크의 가장 주요한 특징 중 하나는 고정된 인프라스트럭쳐 없이 네트워크를 구성하는 각각의 센서 노드들이 수집한 데이터를 외부의 도움없이 서로 협력해서 가공하고 처리한 후 목적지까지 전달하는 것이다.
센서 네트워크는 종종 주위 환경에 물리적으로 공개된 형태로 구성이 되기 때문에, 네트워크가 구성된 물리적인 환경이나 공격자들에게 영향을 받기기 쉽다. 게다가, 센서 노드의 자원이 제한적이고 물리적인 공격에 취약하기 때문에, 적은 수의 공격자라도 쉽게 센서 노드를 탈취해서 암호학적 비밀키를 알아내거나 네트워크에 거짓 데이터를 전송시켜 네트워크의 기능을 마비시킬 수 있다. 이러한 기존의 전통적인 네트워크와는 다른 무선 센서 네트워크만의 특성 때문에, 기존의 네트워크에 사용되던 보안기법을 그대로 센서 네트워크에 적용하기에는 무리가 있다.
센서 네트워크는 기존의 키 관리 기법이나 인증 기법 등의 전통적인 암호학적 보안방식을 통해 악의적인 외부 공격자들이 네트워크에 주입한 거짓 데이터를 제거할 수 있다. 그러나, 그러한 전통적 방식의 암호학적 대응 방법은 이미 네트워크에 합법적인 내부 노드로 인증된 노드가 노드 탈취 공격 등을 통해 내부 공격자의 역할을 하는 경우, 그러한 노드로부터 네트워크에 전달되는 거짓 정보를 제거할 수 있는 보안정책을 제시하지 못한다. 즉, 합법적인 노드로 인증이 된 후에는 그 노드로 부터 전달되는 모든 데이터는 신뢰할 수 있는 정상적인 데이터로 받아들일 수 밖에 없다.
따라서, 무선 센서 네트워크에는 불법적인 노드와 합법적인 노드를 구분함으로써 악의적인 노드로 부터 전달되는 거짓 정보를 제거할 수 있는 새로운 신뢰관리 모델이 필요하다. 본 논문에서는 견고한 무선 센서 네트워크를 위한 신뢰관리 모델과, 평가된 각 노드의 신뢰도에 기반한 안전한 데이터 통합 방법을 제안한다. 성능 분석에 따르면 제안한 신뢰도에 기반한 데이터 통합 방법은 기존의 안전하다고 알려진 통계적 중앙값 선택방법보다 더 안전한 데이터 통합을 제공할 수 있다.
