Россия
В связи с развитием и совершенствованием беспроводных сенсорных сетей и их распространением в различных практических областях возникает потребность в большем динамизме и изменчивости таких сетей. Наблюдается все возрастающая тенденция к повышению самоорганизуемости и децентрализации таких сетей, и такие сети становятся более настраиваемыми под нужды конкретного потребителя и адаптивными в зависимости от текущих условий функционирования. Появляются и совершенствуются протоколы распределенного управления такими сетями со все большим внедрением сетей с ячеистой токологией (mesh-сетей). В рамках таких сетей узлы могут менять свое географическое положение, выстраивать новые коммуникационные каналы в зависимости от текущей пропускной способности и надежности соединения, выполнять различные служебные и прикладные функции. Однако, такое развитие беспроводных сенсорных сетей формирует новые угрозы информационной безопасности, непосредственно связанные со злонамеренной эксплуатацией свойств самоорганизации и децентрализации. Потенциальный атакующий оказывается способным осуществлять атаки подмены и модификации данных от сенсоров, flooding-воздействия, атаки истощения энергоресурсов, атаки нарушения процессов маршрутизации в сети и др. с большей вариативностью и потенциально более высоким эффектом. Настоящая работа ориентирована на моделирование и анализ такого вида атак, и основной акцент сделан на исследование возможностей имитационного моделирования с учетом влияния свойств самоорганизации и децентрализации сетей и атак, эксплуатирующих эти свойства. В статье предлагается подход к имитационному моделированию самоорганизующихся беспроводных сенсорных сетей с ролевым управлением. Проведенные эксперименты на модели фрагмента беспроводных сенсорных сетей для системы взаимосвязанных беспилотных летательных аппаратов подтверждают корректность данного подхода и его выполнимость на практике.
беспроводная сенсорная сеть, моделирование, безопасность, атака
1. Li N., Liu X. Research on Self-Organization and Adaptive Strategy of the Internet of Things Sensor Networks // IEEE Access. 2024. Vol. 12. P. 66569–66579. DOI:https://doi.org/10.1109/ACCESS.2024.3399537.
2. Aldawsari H. A blockchain-based approach for secure energy-efficient IoT-based Wireless Sensor Networks for smart cities // Alexandria Engineering Journal. 2025. Vol. 126. P. 1–7. DOI:https://doi.org/10.1016/j.aej.2025.04.052.
3. Sultanow E., Chircu A. A Review of IoT Technologies, Standards, Tools, Frameworks and Platforms // The Internet of Things in the Industrial Sector: Security and Device Connectivity, Smart Environments, and Industry 4.0. 2019. P. 3–34. DOI:https://doi.org/10.1007/978-3-030-24892-5_1.
4. Forensic Analysis of the Xiaomi Mi Smart Sensor Set / J.M. Castelo Gómez [et al.] // Forensic Science International: Digital Investigation. 2022. Vol. 42–43. P. 301451. DOI:https://doi.org/10.1016/j.fsidi.2022.301451.
5. Abdalzaher M.S., Fouda M.M., Ibrahem M.I. Data Privacy Preservation and Security in Smart Metering Systems // Energies. 2022. Vol. 15. № 19. P. 7419. DOI:https://doi.org/10.3390/en15197419.
6. Sharma R. Enhancing Industrial Automation and Safety Through Real-Time Monitoring and Control Systems // International Journal on Smart & Sustainable Intelligent Computing. 2024. Vol. 1. № 2. P. 1–20. DOI:https://doi.org/10.63503/j.ijssic.2024.30.
7. Data Communication for Wireless Mobile Nodes in Intelligent Transportation Systems / K.N. Qureshi [et al.] // Microprocessors and Microsystems. 2022. Vol. 90. P. 104501. DOI:https://doi.org/10.1016/j.micpro.2022.104501.
8. Mills K. A Brief Survey of Self-Organization in Wireless Sensor Networks: Research Articles // Wireless Communications and Mobile Computing. 2007. Vol. 7. P. 823–834. DOI:https://doi.org/10.1002/wcm.499.
9. Khanna R. Evolutionary Approach to Efficient Provisioning and Self-organization in Wireless Sensor Networks (WSN). Oregon State University, 2016.
10. Improving Security in WMNs With Reputation Systems and Self-Organizing Maps / Z. Bankovic [et al.] // Journal of Network and Computer Applications. 2011. Vol. 34. Iss. 2. P. 455–463. DOI:https://doi.org/10.1016/j.jnca.2010.03.023.
11. Decentralized Intrusion Detection in Wireless Sensor Networks / A.P. Silva [et al.] // Proceedings. 2005. P. 16–23. DOI:https://doi.org/10.1145/1089761.1089765.
12. Chatzigiannakis I., Strikos A. A Decentralized Intrusion Detection System for Increasing Security of Wireless Sensor Networks // 2007 IEEE Conference on Emerging Technologies and Factory Automation (EFTA 2007), Patras, Greece. 2007. P. 1408–1411. DOI:https://doi.org/10.1109/EFTA.2007.4416949.
13. Blockchain-powered defense: Securing WSN against DDoS attacks with decentralized authentication / A. Suman [et al.] // Wireless Ad-hoc and Sensor Networks. CRC Press. 2024. P. 318–339.
14. Lee C., Suzuki J. SWAT: A Decentralized Self-Healing Mechanism for Wormhole Attacks in Wireless Sensor Networks // Handbook on Sensor Networks. World Scientific Publishing Co., 2010. P. 511–532. DOI:https://doi.org/10.1142/9789812837318_0021.
15. Energy Optimized Security Against Wormhole Attack in IoT-Based Wireless Sensor Networks / H. Shahid [et al.] // Computers, Materials and Continua. 2021. Vol. 68. Iss. 2. P. 1967–1981. DOI:https://doi.org/10.32604/cmc.2021.015259.
16. Wormhole Attack Mitigation Strategies and Their Impact on Wireless Sensor Network Performance: A Literature Survey / H. Shahid [et al.] // International Journal of Communication Systems. 2022. Vol. 35. DOI:https://doi.org/10.1002/dac.5311.
17. An Efficient Intrusion Detection Framework for Mitigating Blackhole and Sinkhole Attacks in Healthcare Wireless Sensor Networks / J.L. Webber [et al.] // Computers and Electrical Engineering. 2023. Vol. 111, Part B. P. 108964. DOI:https://doi.org/10.1016/j.compeleceng.2023.108964.
18. Detection of Hello Flood Attacks Using Fuzzy-Based Energy-Efficient Clustering Algorithm for Wireless Sensor Networks / S. Radhika [et al.] // Electronics. 2023. Vol. 12. № 1. P. 123. DOI:https://doi.org/10.3390/electronics12010123.
19. Arunachalam R., Ruby Kanmani E.D. Detection and Mitigation of Vampire Attacks with Secure Routing in WSN Using Weighted RNN and Optimal Path Selection // Computers & Security. 2024. Vol. 145. P. 103991. DOI:https://doi.org/10.1016/j.cose.2024.103991.
20. Almesaeed R., Al-Salem E. Sybil Attack Detection Scheme Based on Channel Profile and Power Regulations in Wireless Sensor Networks // Wireless Networks. 2022. Vol. 28. P. 1361–1374. DOI:https://doi.org/10.1007/s11276-021-02871-0.
21. Nayyar A., Singh R. A Comprehensive Review of Simulation Tools for Wireless Sensor Networks (WSNs) // Journal of Wireless Networking and Communications. 2015. Vol. 5. № 1. P. 19–47. DOI:https://doi.org/10.5923/j.jwnc.20150501.03.
22. Investigating and Analyzing Simulation Tools of Wireless Sensor Networks: A Comprehensive Survey / G.H. Adday [et al.] // IEEE Access. 2024. Vol. 12. P. 22938–22977. DOI:https://doi.org/10.1109/ACCESS.2024.3362889.
23. A Secure Framework for Data Sharing in Private Blockchain-Based WBANs / L. Xiao [et al.] // IEEE Access. 2020. Vol. 8. P. 153956–153968. DOI:https://doi.org/10.1109/ACCESS.2020.3018119.
