Enhancing Routing Security in IoT: Performance Evaluation of RPL’s Secure Mode Under Attacks
Notice bibliographique
Résumé
As the routing protocol for low power and lossy networks (RPL)s became the standard for routing in the Internet-of-Things (IoT) networks, many researchers had investigated the security aspects of this protocol. However, no work (to the best of our knowledge) has investigated the use of the security mechanisms included in RPL's standard, mainly because there was no implementation for these features in any Internet of Things (IoT) operating systems yet. A partial implementation of RPL's security mechanisms was presented recently for the Contiki operating system (by Perazzo et al.), which provided us with an opportunity to examine RPL's security mechanisms. In this article, we investigate the effects and challenges of using RPL's security mechanisms under common routing attacks. First, a comparison of RPL's performance, with and without its security mechanisms, under four routing attacks [Blackhole, Selective-Forward (SF), Neighbor, and Wormhole (WH) attacks] is conducted using several metrics (e.g., average data packet delivery rate, average data packet latency, average power consumption, etc.). This comparison is performed using two commonly used radio duty-cycle protocols. Second, and based on the observations from this comparison, we propose two techniques that could reduce the effects of such attacks, without having added security mechanisms for RPL. An evaluation of these techniques shows improved performance of RPL under the investigated attacks, except for the WH.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».