Detection of DIO suppression attacks for IOTs Networks

Abstract

The Internet of Things has become the revolution of the era, as it makes the things around us smart by giving them communication with each other. The Internet of things is the connection of an unlimited number of devices to the Internet, where they share a huge number of data through sensors, which help in data delivery, analysis and Getting to the perfect solution. Internet of things applications are increasingly used in many areas and systems, and with this wide increase in their uses and methods of employment, new problems have begun to appear in these networks, among the problems is the problem of faster energy drain, due to the increase in data traffic in the network. Several protocols have been proposed as a solution to fix this problem and adapt to these networks. One of the most important protocols that has been introduced is the RPL protocol, which is the de-facto standard for routing in low-power and lossy networks (LLNs). However, RPL is vulnerable to a number of attacks related to cross-control messages that are a top priority to improve the security of future IoT systems. In this thesis, we propose an algorithm capable of detecting a DIO suppression attack and identifying malicious nodes to improve the security of the RPL routing protocol. The algorithm was implemented using the cooja simulator. After studying a number of scenarios that depended on time and also malicious nodes, we can say that we reached a satisfactory result, through which we can identify all malicious nodes in the topology. On the other hand, there are some minor errors that lie in considering a percentage that does not exceed 10 % of harmful nodes, which can be improved in the future.

اصبحت انترنت الاشياء ثورة العصر فهي تجعل الأشياء من حولنا ذكية من خلال منحها التواصل مع بعضها البعض .انترنت الأشياء هي اتصال عدد غير محدود من الأجهزة بشبكة الانترنت ,حيث تتشارك بعدد هائل من البيانات من خلال أجهزة الاستشعار , التي تساعد في تسليم البيانات و تحليلها و الوصول الى الحل بشكل مثالي . يتم استخدام تطبيقات انترنت الأشياء في العديد من المجالات و الأنظمة بشكل متزايد, و مع هذا التزايد الواسع لاستخداماتها و طرق توظيفها بدأت تظهر مشاكل جديدة في هذه الشبكات , من بين المشاكل مشكلة استنزاف الطاقة بشكل اسرع , و ذلك بسبب زيادة حركة البيانات في الشبكة .تم طرح العديد من البروتوكولات كحل لإصلاح هذه المشكلة و التكيف مع هذه الشبكات . من اهم البروتوكولات التي تم طرحها هو بروتوكول RPL حيث هو المعيار الواقعي للتوجيه في الشبكات ذات الطاقة المنخفضة و المفقودة LLNs . مع ذلك فان RPL عرضة لعدد من الهجومات المتعلقة برسائل التحكم المتبادلة التي تعتبر أولوية قصوة لتحسين امن أنظمة انترنت الأشياء IoT المستقبلية . في هذه الاطروحة , نقترح خوارزمية قادرة على كشف هجوم قمع DIO و تحديد العقد الخبيثة لتحسين أمن بروتوكو ل التوجيه RPL تم تنفيذ الخوارزمية باستخدام محاكي .cooja بعد دراسات عدد من السيناريوهات التي اعتمدت على الوقت و ايضا العقد الخبيثة ,نستطيع القول ان توصلنا الى نتيجة مرضية ,التي من خلالها نستطيع التعرف على كل العقد الخبيثة في الطبولوجيا.و من جهة اخرى يتواجد بعض الاخطاء الطفيفة التي تكمن في اعتبار نسبة لا تتجاوز 10 % من العقد الضارة ,التي يمكن التحسين فيها مستقبلا .