تخصیص منابع امنیتی برای مقابله با حملات در اینترنت اشیا با استفاده از یادگیری ماشین
الموضوعات :
1 - دانشكده مهندسي كامپيوتر، دانشگاه علم و صنعت ايران
2 - دانشكده مهندسي كامپيوتر، دانشگاه علم و صنعت ايران
الکلمات المفتاحية: اینترنت اشیا, تخصیص پویای منابع امنیتی, مسئله قمار چندبازویی, یادگیری ماشین,
ملخص المقالة :
امروزه شبکه‌های اینترنت اشیا (IoT) با توجه به محدودیت منابع پردازشی، ناهمگونی و محدودیت انرژی در اشیا و همچنین عدم وجود استانداردی واحد برای پیاده‌سازی سازوکارهای امنیتی به کانون و مرکز توجه حملات امنیتی تبدیل شده‌اند. در این مقاله، یک راهکار برای مسئله تخصیص منابع امنیتی به جهت مقابله با حملات در اینترنت اشیا ارائه خواهد شد. مسئله تخصیص منابع امنیتی در شبکه IoT (SRAIoT) به جای‌گذاری امن‌افزارها در زیرساخت IoT اشاره دارد. برای حل این مسئله نیاز است که شرایط پویای محیط ارتباطی و عدم قطعیت در مورد عملکرد مهاجمان لحاظ شود. در رویکردهای سنتی تخصیص منابع امنیتی در IoT، مهاجم بر اساس مفروضات خود از شرایط سیستم، دست به حمله زده و در مقابل، مدافع نیز در سیستم با شناخت قبلی از رفتار مهاجم و گره‌های مورد حمله به مقابله می‌پردازد. برخلاف رویکردهای پیشین در این پژوهش از رویکردی واقع‌بینانه برای تخصیص پویای منابع امنیتی در شبکه IoT جهت مقابله با مهاجمانی با رفتار ناشناخته استفاده شده است. در مسئله مطرح‌شده به این علت که در بازه‌های یادگیری در مورد استقرار چند منبع امنیتی نیاز به اتخاذ تصمیم وجود دارد، فضای حالت راهبردها به صورت ترکیبیاتی بیان می‌شود. همچنین مسئله SRAIoT در چارچوب یک مسئله قمار چندبازویی ترکیبیاتی- تخاصمی مطرح می‌شود. از آنجا که در شرایط واقعی، جابه‌جایی منابع امنیتی استقرار‌یافته دارای هزینه بالایی است، هزینه مذکور در تابع سودمندی مسئله لحاظ شده و بنابراین چارچوب پیشنهادی به‌صورت توأمان هزینه جابه‌جایی و پاداش کسب‌شده را مد نظر قرار می‌دهد. نتایج شبیه‌سازی نشان‌دهنده همگرایی سریع‌تر معیار پشیمانی ضعیف الگوریتم‌های پیشنهادی نسبت به الگوریتم ترکیبیاتی پایه است. علاوه بر این به‌منظور شبیه‌سازی شبکه IoT در بستری واقع‌بینانه، شبیه‌سازی سناریوی حمله با استفاده از شبیه‌ساز Cooja نیز انجام شده است.
[1] A. H. Anwar, C. Kamhoua, and N. Leslie, "Honeypot allocation over attack graphs in cyber deception games," in Proc. IEEE Int. Conf. on Computing, Networking and Communications, ICNC’20, pp. 502-506, Big Island, HI, USA, 17-20 Feb. 2020.
[2] L. Chen, Z. Wang, F. Li, Y. Guo, and K. Geng, "A stackelberg security game for adversarial outbreak detection in the Internet of Things," Sensors, vol. 20, no. 3, Article ID: 804, Feb. 2020.
[3] A. H. Anwar, C. Kamhoua, and N. Leslie, "A game-theoretic framework for dynamic cyber deception in internet of battlefield things," in Proc. of the 16th EAI Int. Conf. on Mobile and Ubiquitous Systems: Computing, Networking and Services, pp. 522-526, Houston, TX, USA, 12-14 Nov. 2019.
[4] A. Rullo, E. Serra, E. Bertino, and J. Lobo, "Optimal placement of security resources for the Internet of Things," The Internet of Things for Smart Urban Ecosystems, pp. 95-124, Jan. 2019.
[5] A. Rullo, D. Midi, E. Serra, and E. Bertino, "Pareto optimal security resource allocation for Internet of Things," ACM Trans. on Privacy and Security, vol. 20, no. 4, pp. 1-30, Nov. 2017.
[6] M. Zhu, et al., "A survey of defensive deception: approaches using game theory and machine learning," IEEE Communications Surveys & Tutorials, vol. 23, no. 4, pp. 2460-2493, Aug. 2021.
[7] A. Rullo, D. Midi, E. Serra, and E. Bertino, "A game of things: strategic allocation of security resources for IoT," in Proc. IEEE/ACM 2nd Int. Conf. on Internet-of-Things Design and Implementation, IoTDI’17, pp. 185-190, Pittsburgh, PA, USA, 18-21 Apr. 2017.
[8] M. A. R. Al Amin, S. Shetty, L. Njilla, D. K. Tosh, and C. Kamhoua, "Online cyber deception system using partially observable Monte Carlo planning framework," in Proc. Int. Conf. on Security and Privacy in Communication Systems, vol. 2, pp. 205-223, Orlando, FL, USA, 23-25 Oct. 2019.
[9] S. Wang, Q. Pei, J. Wang, G. Tang, Y. Zhang, and X. Liu, "An intelligent deployment policy for deception resources based on reinforcement learning," IEEE Access, vol. 8, pp. 35792-35804, 2020.
[10] M. Li, D. Yang, J. Lin, and J. Tang, "Specwatch: a framework for adversarial spectrum monitoring with unknown statistics," Computer Networks, vol. 143, pp. 176-190, Oct. 2018.
[11] W. Chen, Y. Wang, and Y. Yuan, "Combinatorial multi-armed bandit: general framework and applications," Proceedings of Machine Learning Research, vol. 28, no. 1, pp. 151-159, Feb. 2013.
[12] M. R. Palattella, N. Accettura, X. Vilajosana, T. Watteyne, L. A. Grieco, G. Boggia, and M. Dohler, "Standardized protocol stack for the internet of (important) things," IEEE Communications Surveys & Tutorials, vol. 15, no. 3, pp. 1389-1406, Dec. 2012.
[13] F. Algahtani, T. Tryfonas, and G. Oikonomou, "A reference implemenation for RPL attacks using contiki-NG and Cooja," in Proc. 17th Int. Conf. on Distributed Computing in Sensor Systems, DCOSS’21, pp. 280-286, Pafos, Cyprus, 14-16 Jul. 2021.
