A Honeypot-assisted Industrial Control System to Detect Replication Attacks on Wireless Sensor Networks
محل انتشار: فصلنامه ادوات مخابراتی، دوره: 11، شماره: 3
سال انتشار: 1401
نوع سند: مقاله ژورنالی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 195
فایل این مقاله در 6 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
JR_TDMA-11-3_004
تاریخ نمایه سازی: 26 دی 1401
چکیده مقاله:
Industrial Control Systems (ICSs), which work based on Wireless Sensor Networks (WSNs), are prone to hacking and attacks. In node simulation attacks against ICS networks, the enemy may capture a sensor node and then make multiple copies with the same identifier (ID), code, and encryption of the recorded node. Unfortunately, many Intrusion Detection Systems (IDSs) are not efficient to detect clone attacks in ICSs. An alternative solution to improve the performance of early detection is a honeypot. This paper proposes a centralized architecture for detecting copy or clone nodes using a local multicast intrusion detection system. We divide the WSN into sections and give each one an inspector node. Each inspector node monitors its region and uses the node ID to identify clone nodes. We offer solutions for situations where the cluster-head is endangered. We also provide solutions for other cases where the natural node is compromised. Our evaluations show that the proposed system maximizes the detection probability and, at the same time, has a low connection overhead.
کلیدواژه ها:
نویسندگان
Abbasgholi Pashaei
Department of Electrical Engineering, Ahar Branch, Islamic, Azad University, Ahar, Iran
Mohammad Esmaeil Akbari
Department of Electrical Engineering, Ahar Branch, Islamic, Azad University, Ahar, Iran
Mina Zolfy Lighvan
Department of Electrical and Computer Engineering Faculty, Tabriz University, Tabriz, Iran
Asghar Charmin
Department of Electrical Engineering, Ahar Branch, Islamic, Azad University, Ahar, Iran
مراجع و منابع این مقاله:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :