Biblioteca Digital de Teses e Dissertações

Título: Network security metrics for the Internet of things
Autor: Ramos, Alex Lacerda
Programa: Doutorado Em Informática Aplicada
Data da defesa: 26/11/2018

Orientador:
Holanda Filho, Raimir

Coorientadores:
Rodrigues, Joel Jose Puga Coelho

Banca examinadora:
Sampaio, Americo Tadeu Falcone
Mendonça, Nabor Das Chagas
Rabêlo, Ricardo De Andrade Lira
Andrade, Rossana Maria De Castro

Assunto:
Internet Das Coisas
Segurança De Computadores
Rede De Sensores Sem Fio

Resumo: Recentes avanços nas tecnologias de rede, tais como o padrão IPv6 over Low-Power Wireless Personal Area Networks (6LoWPAN), permitiram a interconexão de redes de sensores sem fio (RSSF) à Internet, formando assim a Internet das Coisas (Internet of Things -- IoT). Apesar da disponibilidade de diferentes mecanismos de segurança de mensagens, as redes de sensores ainda são vulneráveis a vários tipos de ataques. Para identificar esses ataques, um Sistema de Detecção de Intrusão (Intrusion Detection System -- IDS) pode ser implantado. No entanto, os IDSs podem gerar vários falsos positivos e falsos negativos. Além disso, os alertas gerados pelos IDSs não fornecem nenhuma informação sobre o impacto de um ataque sobre a segurança de uma RSSF. Consequentemente, torna-se difícil para os administradores e usuários da rede tomarem as devidas ações responsivas quando ataques ocorrerem. Para tratar estas questões, esta tese propõe três métricas de segurança. A primeira delas, chamada Trust Probability, quantifica o quão confiável (correto) é um output de um IDS. Essa métrica pode ajudar os administradores a decidir quais alertas merecem mais atenção ou quais podem ser ignorados com segurança. Já que essa métrica fornece uma medida da efetividade de um IDS, ela também pode ser usada para comparar diferentes IDSs, bem como para otimizar um dado IDS. A segunda métrica, denominada Damage Level, quantifica a gravidade de um ataque. Esta métrica, quando combinada com a Trust Probability, permite ao administrador priorizar e responder corretamente a alertas, avaliando-os em termos de precisão e impacto de ataque. Por fim, a terceira métrica, chamada de Data Security Level, quantifica quão confiáveis os dados dos sensores são quando a rede está sob ataque. Conhecer a informação fornecida por esta métrica ajuda os usuários a tomar melhores decisões sobre o uso dos dados coletados pelos sensores. Os resultados experimentais mostram que as métricas propostas podem quantificar com precisão o nível de segurança da rede, com baixo consumo de energia e sobrecarga de desempenho. Palavras-chave:Métricas de Segurança de Rede, Análise Quantitativa de Segurança, Consciência Situacional de Segurança, Internet das Coisas, Redes de Sensores sem Fio.

Abstract: Recent advances in networking technologies, such as the IPv6 over Low-Power Wireless Personal Area Networks (6LoWPAN) standard, have allowed to interconnect wireless sensor networks (WSNs) to the Internet, thus forming the Internet of Things (IoT). Despite the availability of different message security mechanisms, sensor networks are still vulnerable to several types of attack. To identify such attacks, an Intrusion Detection System (IDS) can be deployed. However, IDSs can generate several false positives and false negatives. Moreover, the alerts raised by IDSs provide no information regarding the impact an attack has on the security of a sensor network. As a consequence, it becomes difficult for WSN administrators and users to take proper responsive actions when attacks occur. To address these issues, this thesis proposes three security metrics. The first metric, called Trust Probability, quantifies by how much an IDS output could be trusted (to be correct). Such metric can help administrators decide which alerts deserve careful attention or which alerts might be safely ignored. Since this type of metric provides a measure of IDS effectiveness, it can also be used to compare different IDSs as well as to fine-tune a given IDS. The second metric, named Damage Level, quantifies the severity of an attack. This metric, when combined with the Trust Probability metric, enables the administrator to correctly prioritize and respond to alerts by evaluating them in terms of accuracy and attack impact. Finally, the third metric, namely Data Security Level, quantifies the degree to which sensor data can be trusted when the sensor is under attack. The security situational awareness provided by this metric helps WSN users make better decisions about the use of the gathered sensor data. Experimental results show that the proposed metrics can accurately quantify security level with low performance overhead and power consumption. Keywords: Network Security Metrics, Quantitative Security Analysis, Security Situational Awareness, Internet of Things, Wireless Sensor Networks.

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