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        針對(duì)無線網(wǎng)絡(luò)的智能干擾技術(shù)研究

        2012-10-20 02:28:14張君毅楊義先
        無線電通信技術(shù) 2012年6期
        關(guān)鍵詞:智能

        張君毅,楊義先

        (北京郵電大學(xué)網(wǎng)絡(luò)與交換技術(shù)國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室信息安全中心,北京 100876)

        0 引言

        攻擊者利用對(duì)MAC協(xié)議的知識(shí),通過實(shí)時(shí)監(jiān)視網(wǎng)絡(luò)的狀態(tài),在合適的時(shí)刻以某種概率發(fā)射干擾信號(hào)破壞數(shù)據(jù)幀或控制幀,能夠?qū)崿F(xiàn)智能干擾。文獻(xiàn)[1]提出了無線網(wǎng)絡(luò)干擾攻擊和防范措施分類以及評(píng)估干擾效果的通用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估準(zhǔn)則;文獻(xiàn)[2]研究了對(duì)無線網(wǎng)絡(luò)選擇性干擾攻擊問題,通過加密和物理層混合的方法以阻止分類;文獻(xiàn)[3]研究了在IEEE802.11MAC協(xié)議的DCF模式干擾ACK造成的效果,提出了擴(kuò)展網(wǎng)絡(luò)分配向量機(jī)制抵消這種干擾;文獻(xiàn)[4]分析了干擾IEEE802.11DCF回退機(jī)制的效果;文獻(xiàn)[5]提出并分析了基于MAC層接入時(shí)間誤用智能攻擊技術(shù),比較了不同智能干擾攻擊的效率以及對(duì)抗措施;文獻(xiàn)[6]研究了利用MAC協(xié)議的信息實(shí)施帶寬擴(kuò)展的自私行為。由于干擾設(shè)備對(duì)特定控制幀的干擾,導(dǎo)致無線網(wǎng)絡(luò)信道呈現(xiàn)出不同的狀態(tài)模式。本文不同于現(xiàn)有的相關(guān)文獻(xiàn),提出一種基于信道狀態(tài)模式測(cè)量的判決方法對(duì)智能干擾進(jìn)行檢測(cè),并估計(jì)干擾概率。

        1 智能干擾下無線網(wǎng)絡(luò)信道狀態(tài)轉(zhuǎn)換模型

        根據(jù)IEEE802.11 MAC DCF協(xié)議規(guī)定,在RTS/CTS工作模式時(shí),智能干擾機(jī)可以根據(jù)時(shí)序關(guān)系,以某種概率對(duì)CTS、DATA和ACK等特定的數(shù)據(jù)幀進(jìn)行選擇性干擾。包括:① CTS破壞干擾;② ACK破壞干擾;③DATA破壞干擾。

        在干擾機(jī)對(duì)特定的控制幀或數(shù)據(jù)幀進(jìn)行干擾后,根據(jù)MAC協(xié)議的規(guī)定,發(fā)送設(shè)備或者周圍的接收設(shè)備需要等待特定的EIFS時(shí)間才能夠重新開始進(jìn)入信道競(jìng)爭(zhēng)狀態(tài),因此在不同干擾模式下,無線網(wǎng)絡(luò)信道的占用情況將會(huì)呈現(xiàn)不同的狀態(tài)。定義以下幾種狀態(tài):

        RTS幀不能成功傳輸,此時(shí)的無線網(wǎng)絡(luò)信道狀態(tài)記為STA_A;

        CTS幀不能成功傳輸,此時(shí)的無線網(wǎng)絡(luò)信道狀態(tài)記記為STA_B;

        DATA幀不能成功傳輸,此時(shí)的無線網(wǎng)絡(luò)信道狀態(tài)記記為STA_C;

        ACK幀不能成功傳輸,此時(shí)的無線網(wǎng)絡(luò)信道狀態(tài)記記為STA_D;

        整個(gè)數(shù)據(jù)幀實(shí)現(xiàn)成功傳輸,此時(shí)的無線網(wǎng)絡(luò)信道狀態(tài)記記為STA_E。

        由于采用IEEE802.11MAC協(xié)議的節(jié)點(diǎn)在發(fā)送數(shù)據(jù)包時(shí)遵循嚴(yán)格的時(shí)序關(guān)系,因此通過對(duì)網(wǎng)絡(luò)信道的監(jiān)視,就可以分別得到上面定義的5種狀態(tài)。如圖1所示。

        圖1 智能干擾的5種狀態(tài)變化模式

        在一次數(shù)據(jù)包的發(fā)送過程期間,網(wǎng)絡(luò)由于受到智能干擾,在不同內(nèi)部狀態(tài)的轉(zhuǎn)移過程如圖2所示。

        圖2 智能干擾時(shí)的網(wǎng)絡(luò)信道狀態(tài)轉(zhuǎn)換

        2 智能干擾檢測(cè)與干擾概率估計(jì)

        2.1 智能干擾模式檢測(cè)

        給定一個(gè)觀察時(shí)間窗口To,在這段時(shí)間內(nèi)網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)共進(jìn)行了m次傳輸。由于網(wǎng)絡(luò)內(nèi)的2個(gè)節(jié)點(diǎn)同時(shí)發(fā)送數(shù)據(jù)包,造成i次沖突,因此共出現(xiàn)i次STA_A,m-2*i次進(jìn)行后續(xù)狀態(tài);此后對(duì)應(yīng)不同的智能干擾方式和干擾概率Pj,會(huì)有不同的無線網(wǎng)絡(luò)信道狀態(tài)組合。表1列出了在不同智能干擾模式下各種網(wǎng)絡(luò)信道狀態(tài)發(fā)生的概率。

        表1 不同智能干擾模式對(duì)應(yīng)的網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)

        在一個(gè)觀察時(shí)間窗口內(nèi)對(duì)網(wǎng)絡(luò)信道的狀態(tài)進(jìn)行連續(xù)監(jiān)視統(tǒng)計(jì),根據(jù)網(wǎng)絡(luò)處于5種狀態(tài)的概率,即可判別網(wǎng)絡(luò)受到哪一種方式的智能干擾。

        2.2 智能干擾概率估計(jì)

        在CTS智能干擾模式:

        出現(xiàn)STA_B的次數(shù)為(m-2*i)*Pj,STA_E的次數(shù)為:(m-2*i)*(1-Pj),兩者相除可得:

        由此可得CTS智能干擾模式的干擾概率為:

        同理可得另外2種干擾模式下的干擾概率。

        3 模型驗(yàn)證

        3.1 模擬場(chǎng)景設(shè)定

        對(duì)NS2模擬軟件進(jìn)行代碼修改,在channel.cc軟件中加入對(duì)CTS、DATA和ACK數(shù)據(jù)幀接收按照固定概率丟棄的功能,實(shí)現(xiàn)對(duì)不同控制或數(shù)據(jù)幀的智能干擾功能。設(shè)置網(wǎng)絡(luò)內(nèi)有20個(gè)節(jié)點(diǎn)。分別以干擾概率 0.3、0.5、0.7 對(duì) CTS、DATA、ACK 進(jìn)行智能干擾,連續(xù)運(yùn)行120 s的時(shí)間模擬,統(tǒng)計(jì)網(wǎng)絡(luò)信道的狀態(tài)出現(xiàn)次數(shù),對(duì)智能干擾的模式進(jìn)行檢測(cè)和干擾概率估計(jì)。

        3.2 不同智能干擾方式模擬驗(yàn)證

        統(tǒng)計(jì)不同干擾模式、不同概率下網(wǎng)絡(luò)出現(xiàn)的狀態(tài)統(tǒng)計(jì)情況如表2、表3和表4所示。

        表2 CTS干擾模式信道狀態(tài)統(tǒng)計(jì)

        表3 DATA干擾模式信道狀態(tài)統(tǒng)計(jì)

        表4 ACK干擾模式信道狀態(tài)統(tǒng)計(jì)

        根據(jù)智能干擾檢測(cè)模型,通過無線網(wǎng)絡(luò)信道的狀態(tài)組合形式就能夠判定智能干擾方式。

        利用上面的模擬數(shù)據(jù)進(jìn)行干擾概率估計(jì),得到干擾概率的估計(jì)結(jié)果如表5所示。

        表5 對(duì)20節(jié)點(diǎn)網(wǎng)絡(luò)不同模式干擾概率估計(jì)結(jié)果

        參數(shù)估計(jì)的結(jié)果也與模擬采用的實(shí)際參數(shù)基本一致,驗(yàn)證了參數(shù)估計(jì)模型的準(zhǔn)確度。

        4 結(jié)束語

        攻擊者利用關(guān)于MAC協(xié)議的知識(shí),僅對(duì)關(guān)鍵幀進(jìn)行干擾,使用很少的能量就能夠?qū)е戮W(wǎng)絡(luò)性能的嚴(yán)重下降。本文針對(duì)IEEE802.11MAC協(xié)議的RTS/CTS工作模式,提出了基于無線網(wǎng)絡(luò)信道狀態(tài)模式測(cè)量的判決方法,通過統(tǒng)計(jì)出現(xiàn)的狀態(tài)模式來分析是否存在智能干擾,并進(jìn)行干擾概率參數(shù)估計(jì),將對(duì)實(shí)際網(wǎng)絡(luò)中的智能干擾檢測(cè)起到指導(dǎo)作用。

        [1]KIM Yu-seung,LEE Heejo.On Classifying and Evaluating the effect of Jamming Attacks[C]∥The 24th edition of the international conference on information Networking(ICOIN)2010,Jan 27-29,2010:21-25.

        [2]Proano Alejandro,Loukas Lazos.Selective Jamming Attacks in Wireless Networks[C]∥2010 IEEE International Conference on Communications(ICC),2010:1-6.

        [3]ZHANG Zhi-guo,WU Jing-qi,DENG Jing,QIU Meikang.Jamming ACK Attack to Wireless Networks and a Mitigation Approach[C]∥IEEE Global Telecommunications Conference,IEEE GLOBECOM 2008:1-5.

        [4]CHINTA R T,WONG T F,SHEA J M.Energy-Effeicient Jamming Attack in IEEE 802.11 MAC[C]∥IEEE Military communication conference 2009,IEEE Milcom 2009:1-7.

        [5]ACHARYA M,THUENTE D.Intelligent Jamming Attacks,Counterattacks and(Counter)Attacks in 802.11b Wireless Networks[C]∥ Proceedings of the OPNETWORK-2005 Conference,Washington DC,USA,2005:37-41.

        [6]LEI Guang,Chadi Assi,Abderrahim Benslimane.MAC layer misbehavior in wireless networks:challenges and solutions[C]∥IEEE Wireless Communications,Augest 2008:6-14.

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