dissertação
DVNAT: a Dedicated Vehicular Network ArchiTecture against inconsistency and bad-mouthing attacks through a reputation system
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Universidade Federal de Lavras
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Departamento de Ciência da Computação
Programa de Pós-Graduação
Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação
Agência de fomento
Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)
Tipo de impacto
Áreas Temáticas da Extenção
Objetivos de Desenvolvimento Sustentável
Dados abertos
Resumo
As VANETs (Vehicular Ad hoc Network) trouxeram mais segurança e conforto para o trânsito, possibilitando a troca de mensagens de tráfego e conteúdos de entretenimento entre os veículos. Entretanto, existem vários tipos de ataques conhecidos em redes veiculares, que podem trazer grandes problemas para os motoristas. Ataques de inconsistência e conluio por bad-mouthing, por exemplo, são capazes de perturbar o correto funcionamento da rede. Este trabalho apresenta o DVNAT (Dedicated Vehicular Network ArchiTecture), que é capaz de lidar com esses tipos de ataques em redes veiculares. Ele utilizando assinatura digital com o algoritmo Ed25519 e um sistema de reputação centralizado com o algoritmo LETICIA (Lightweight and EfficienT Information exChange In Ad-hoc network), que foi desenvolvido para mitigar ataques de veículos maliciosos em VANET. Resultados de simulação mostram que o DVNAT com o algoritmo LETICIA reduziu efetivamente a reputação do veículo malicioso contra ataques de inconsistência, ao mesmo tempo que manteve a reputação do veículo honesto contra ataques de conluio por bad-mouthing, quando comparado aos algoritmos ARS, BYOR, BYOR-LF e IDES.
Abstract
The VANETs (Vehicular Ad hoc Network) brought more safety and comfort to traffic, allowing the exchange of traffic messages and entertainment content between vehicles. However, several types of attacks are known on vehicle networks, causing significant problems for drivers. Inconsistency and collusion attacks by bad-mouthing, for example, can disturb the correct functioning of the network. This paper presents DVNAT (Dedicated Vehicular Network ArchiTecture), which is capable of handling these types of attacks on vehicular networks. It uses a digital signature with the Ed25519 algorithm and a centralized reputation system with the LETICIA (Lightweight and EfficienT Information exChange In Ad-hoc network) algorithm developed to mitigate malicious vehicle attacks on the network. Simulation results show that DVNAT with the LETICIA algorithm effectively reduced the reputation of the malicious vehicle against inconsistency attacks while maintaining the reputation of the vehicle honest against bad-mouthing collusion attacks when compared to the ARS algorithms, BYOR, BYOR-LF, and IDES algorithms.
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NATIVIDADE, D. V. DVNAT: a Dedicated Vehicular Network ArchiTecture against inconsistency and bad-mouthing attacks through a reputation system. 2020. 78 p. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) – Universidade Federal de Lavras, Lavras, 2021.