اشترك بالحزمة الذهبية واحصل على وصول غير محدود شمرا أكاديميا
تسجيل مستخدم جديدخوارزمية القائمة السوداء الديناميكية للحماية من هجوم حجب الخدمة الموزع DDOS في شبكة العربات المتنقلة
Dynamic Black List (DBL) algorithm to defense against DDoS attack in Vehicular Ad-hoc Network
1856
0 30
0
(
0
)
تمت اﻹضافة من قبل
Shamra Editor
اسأل ChatGPT حول البحث
شبكات العربات المتنقلة هي مجموعة من العربات التي تحتوي على تجهيزات خاصة تمكنها من الاتصال فيما بينها مشكلة شبكة لاسلكية. تعد الهجومات على الشبكة من أخطر التحديات التي تواجه هذه الشبكات، لا سيما تلك التي تستهدف متطلب التوافرية، الذي يعد من أهم متطلبات الأمن في شبكات VANET . من أهم هذه الهجومات هجوما حجب الخدمة DoS و حجب الخدمة الموزع DDoS لأنهما يجعلان الشبكة غير متاحة للمستخدمين الفعليين فيها. نقدم فـي هذا الـبحث اقتراحاً لخوارزمية كشف هجوم DDoS و التصدي له عند حدوثه. تعتمد هذه الخوارزمية على قائمة سوداء تتضمن معرف العربات الخبيثة التي يتم اختيارها بناءً على قيمة عتبة معينة لعدد الرسائل المستقبلة منها. و نقدم تحليلاً لأداء هذه الخوارزمية بالاعتماد على بارامترات الإنتاجية و معدل وصول الرزم و التأخير نهاية إلى نهاية و مقارنتها مع أداء خوارزمية QLA.لتحقيق هذا الغرض استخدمنا المحاكي NS 2.35 مع استخدام إضافات لدعم اتصالات العربات المتنقلة (WAVE). و قد بينت نتائج المحاكاة أن الخوارزمية المقترحة تخفض تأثير الهجوم بشكل ملحوظ إذ تزيد من الإنتاجية و معدل الرزم المستلمة.
A Vehicular Ad-hoc Network (VANET) is a group of vehicles, which have special equipments enable them to connect with each other as a wireless network .The attacks are considered as the most serious challenge against this network, especially those targeting availability requirement, which is one of the most important security requirements in VANET. The Denial of Service (DoS) and Distributed Denial of Service (DDoS) attacks are the most important attacks since they make the network not available for actual users. In this research, we present an algorithm to detect and face the DDoS attack. This algorithm depends on a black list contains the IDs for malicious vehicles, which are being chosen depending on a certain threshold value for a number of messages received from them. We analyze the algorithm performance depending on throughput, packet delivery ratio, end to end delay parameters, and compare it with the performance of the Queue Limiting Algorithm (QLA) .To achieve this purpose, we use NS2.35 simulator using details to support Wireless Access in Vehicular Environments (WAVE). The simulation results showed that the proposed algorithm reduces the effect of the attack Significantly since it increases the throughput and packet delivery ratio.
المراجع المستخدمة
GHANDOUR, A. FELICE, M. BONONI,L and ARTAIL, H. “Modeling and simulation of WAVE 1609.4-based multi-channel vehicular ad hoc networks”. In Proceedings of the 5th International ICST Conference on Simulation Tools and Techniques, Desenzano del Garda, Italy, March 2012, 148-156
EICHLER, S. “Performance Evaluation of the IEEE 802.11p WAVE Communication Standard”. Vehicular Technology Conference,30 Sept.-3 Oct. 2007
QIAN, Y. LU, K and MOAYERI, N, “A SECURE VANET MAC PROTOCOL FOR DSRC APPLICATIONS”, Global Telecommunications Conference,30 Nov.-4 Dec. 2008
قيم البحث
اقرأ أيضاً
يعد هجوم حجب الخدمة الموزع على شبكات العربات المتنقلة من أخطر أنواع الهجومات التي يمكن أن تستهدف هذه الشبكات. تكمن خطورة هذا الهجوم في صعوبة اكتشافه كونه ينفذ من خلال التعاون بين أكثر من عقدة مهاجمة ضمن الشبكة، و بسبب تأثيره على استمرار الخدمة التي ت
قدمها الشبكة، أي انتهاك متطلب التوافرية الذي يعد من أهم متطلبات الأمن المطلوب تحقيقه في شبكة تقدم خدمة في الزمن الحقيقي. يهدف بحثنا إلى دراسة تأثير هذا الهجوم على شبكة عربات متنقلة تعمل داخل المدينة، آخذين بالحسبان حالتين، الأولى عندما يكون الهجوم موجهاً ضد عقد الشبكة و الثانية عندما يكون موجهاً ضد الوحدات الجانبية على الطريق (RSU). و قد أظهرت نتائج المحاكاة التأثير الكبير لهذا الهجوم في كلتا الحالتين، و ذلك من خلال مقارنة البارامترات الأساسية في الشبكة، مثل نفاذية الدخل/الخرج و عدد الرزم المسقطة, قبل الهجوم و بعده.
تعتبر شبكات ال (MANETs (Mobile Ad-HocNetworks اللاسلكية من الشبكات
الفعالة و المفيدة في نقل البيانات، نظرًا لكونها لا تحتاج فيها العقد إلى اعدادات مسبقة،
و تتمتع بديناميكية فعالة لنقل البيانات أثناء حركة العقد، مما يجعلها مقصد مهم لتبادل
البيانات.
. تتجلى مشكلتها الكبيرة في إمكانية الاختراق الأمني، حيث تعتبر هجمات الثقب
الأسود واحدة من الهجمات الخطيرة التي تستهدف شبكات AD_HOC اللاسلكية من
خلال نقطة مزيفة تستطيع امتصاص البيانات و ارسالها إلى مكان آخر أو إهمالها، و هذا
يعود لعدم وجود عقدة تحكم مركزية قادرة على إدارة الاتصالات. يتطرق البحث إلى دراسة
تأثير الثقب الأسود على أداء بروتوكول التوجيه الهجين Temporally Ordered
(Routing Algorithm (TORA و على بروتوكول التوجيه غير التفاعلي
الإستباقي (Optimized Link State Routing (OLSR من اجل عدد متغير من العقد
المتحركة و بسرعات مختلف في بيئة ذات حمل عال.
نقوم في ىذا البحث بتقديم د ا رسة عن الحماية في شبكات VANET و التي تعد
جزءاً من الشبكات اللاسلكية النقالة و المصممة بين المركبات المتحركة، فنقدم دراسة عن
أهم الأخطار الأمنية التي تهدد حماية هذه الشبكات و تطبيقاتها .
في الواقع سندرس الهجمات المتاحة
على الشبكة و تحليل أخطارها، بالإضافة لمحاكاة
بعض تلك الهجمات، و تحديدا" هجوم حجب الخدمة باستخدام أدوات مناسبة، و تصنيف
أخطارها بناء على دراسة لمتحولات معينة تصف أداء الشبكة. إضافة إلى ذلك اقتراح
بعض الحلول الأمنية التي تساعد في الحد من تأثير هذه الهجمات، و من ثم تطبيق هذه
الحلول و تقييمها.
لقد أظهرت الأدوات الحديثة الأخيرة أن نماذج تعلم الرسم البياني المعرفي (KG) عرضة للغاية للهجمات الخصومة.ومع ذلك، لا تزال هناك ندرة من تحليلات الضعف لمحاذاة الكيان المتبادلة تحت هجمات الخصومة.تقترح هذه الورقة نموذج هجوم مخدر مع تقنيات هجومين جديدة لإشر
اض هيكل كجم وتدلل جودة محاذاة الكيان المتبادلة العميقة.أولا، يتم استخدام طريقة تعظيم كثافة الكيان لإخفاء الكيانات المهاجمة في المناطق الكثيفة في كلكتين، بحيث تكون الاضطرابات المشتقة غير ملحوظة.ثانيا، تم تطوير طريقة تضخيم إشارة الهجوم لتقليل مشاكل التلاشي التجريبية في عملية الهجمات الخصومة لمزيد من تحسين فعالية الهجوم.
يهدف المشروع في المقام الأول إلى توظيف الذكاء الاصطناعي ، وتحديداً مهارات برمجة شبكة عصبية حيث الشبكات العصبية بدورها هي شبكات مهتمة بالتدريب والتعلم من الخطأ ، وتوظيف هذا الخطأ لتحقيق أفضل النتائج.
(CNN) على وجه الخصوص هي واحدة من أهم الشبكات العص
بية التي تعالج مشاكل وقضايا التصنيف. وبالتالي فإن هذا المشروع يهدف إلى تصميم شبكة عصبية التفافية تصنف المركبات إلى عدة أنواع حيث سنقوم بتصميم الشبكة وتدريبها على قاعدة البيانات حيث أن قاعدة البيانات تتضمن صورًا لأنواع متعددة من المركبات وستقوم الشبكة بتصنيف كل صورة إلى نوعها ، بعد تعديل الصور وإجراء التغييرات المناسبة وتحويلها إلى اللون الرمادي واكتشاف الحواف والخطوط وبعد أن تصبح الصور جاهزة تبدأ عملية التدريب وبعد انتهاء عملية التدريب سنخرج بنتائج التصنيف وبعدها اختبار بمجموعة جديدة من الصور ومن اهم تطبيقات هذا المشروع الالتزام برصف السيارات والشاحنات والمركبات بشكل عام وكأن صورة تم ادخالها كسيارة لعينة السيارة وهي شاحنة ، على سبيل المثال ، سيعطي هذا خطأ حيث ستكتشف الشبكة ذلك من خلال فحصها وتصنيفها. كشاحنة ، نكتشف أن هناك انتهاكًا لقوانين الرصف
الأسئلة المقترحة
سجل دخول لتتمكن من نشر تعليقات
التعليقات
جاري جلب التعليقات
سجل دخول لتتمكن من متابعة معايير البحث التي قمت باختيارها
