Classification of Location Verification in WSNs

WSNs as the main technology of IoT often deliver information or authenticate based on location. Thus, verifying location information is essential. This paper aims to present the comprehensive analysis and classification of location verification techniques in WSN. For this, classification criteria are suggested based on the result of feature analysis of existing techniques. In addition, the existing techniques are classified according to the suggested criteria, and each characteristic and development direction are described. The result of this paper is expected to be a useful reference material when designing a new technique. ■ keyword :∣Classification Criteria∣Feature Analysis∣Location verification∣Wireless Sensor Networks∣ Science Technology∣ 접수일자 : 2020년 07월 14일 수정일자 : 2020년 08월 10일 심사완료일 : 2020년 08월 10일 교신저자 : 김인환, e-mail : inhwan.kim00@gmail.com 한국콘텐츠학회논문지 '20 Vol. 20 No. 8 360 팅[2]이나 위치 기반 인증[39] 등을 바탕으로 구현된다. 센서의 위치를 획득하는 잘 알려진 방법은 GPS (Global Positioning System)[4]를 이용하는 것이다. 그러나 모든 센서에 GPS를 장착하는 것은 비용 측면에 서 효과적이지 못하다[5]. 위치를 획득하는 또 다른 방 법은 위치 계산법(Localization)[6]을 이용하는 것이다. 위치계산법은 보통 자신의 위치를 알고 있는 앵커 (Anchor) 노드를 기준으로, 자신의 위치를 알지 못하는 위치불명센서(Unknown Sensor)의 위치를 계산한다. 위치 정보는 에러 혹은 악의적인 사용자에 의해 변조 될 가능성이 있다. 시빌(Sybil) 공격, 웜홀(Wormhole) 공격 등에 의해 조작된 위치 정보가 사용되는 경우 WSN의 미션 성공에 매우 치명적인 영향을 준다[3]. 예 를 들어, 군사 작전 지역에 배치된 센서를 통해 측정된 환경의 변화를 바탕으로 작전을 수행하는 상황에서, 위 치 정보의 훼손 여부 검증은 매우 중요하다. 또 다른 예 로, 빌딩 내에서만 접근을 허용하는 자원이 있을 때, 해 당 자원에 대한 사용요청을 허가하기 위해 사용자의 위 치 정보 검증은 필수라 할 수 있다. 본 논문은 WSN 환경을 대상으로 한 주요 위치 검증 기법(Location Verification)들의 특징에 대해 통합된 분석과 분류 결과를 제시하는 것을 목표로 한다. 이를 위해 먼저 기발표된 위치 검증 기법의 특징을 분석한 다. 분석된 특징을 바탕으로 기반 기술들을 확인하고 분류 기준을 세운다. 마지막으로 정의된 분류 기준의 특징을 정리하고 이에 따라 기존 연구 결과를 분류하고 발전방향을 기술한다. 제시된 분류 기준과 분석 결과는 새로운 위치 검증 기법 설계에 기여할 수 있을 것으로 기대된다. 본 논문의 II 장에서는 주요 위치 검증 기법과 이를 분류한 연구에 대해 소개한다. III 장에서는 주요 위치 검증 기법의 특징에 대해 분석하고 이를 바탕으로 분류 기준을 정의한다. 또한, 제시된 분류 기준에 따라 기존 의 기법들을 분류하고 발전방향을 정리한다. 마지막으 로 IV 장에서는 결론을 기술한다. II. 관련 연구 위치 정보를 보호하는 방법은 [그림 1]처럼 안전한 위치 계산법(Secure Localization)과 위치 검증 기법 으로 분류할 수 있다. 두 방법은 궁극적으로 모두 신뢰 할 만한 위치 정보를 제공하는 것을 목표로 하지만 사 용 측면에서 차이가 있다. 안전한 위치 계산법은 각종 공격으로부터 위치 측정 과정을 보호해 올바른 위치 정보를 계산하는 것에 중점 을 두고 연구가 이루어졌다[7]. 그러나 위치 정보를 사 용하는 시점에서는 악의적으로 잘못된 정보를 사용할 가능성이 있으므로, 이를 막기 위해 위치 검증 기법에 대해서도 많은 연구가 이루어졌다[8-22]. 위치 정보 검증은 인증 프로토콜을 보완하는 과정에 서 시작되어 여러 가지 방식으로 연구가 이루어졌다. 초기에는 Fiat-Shamir 인증 프로토콜[23]의 취약점을 보완하는 Chaum 의 논문에서 언급된 Distance Fraud 에 대한 방어법으로 Distance Bounding (DB) [24]이 소개되었다. DB 프로토콜은 증명자(Prover)와 검증자(Verifier) 간에 주고받는 암호학적인 Challenge –Response 메시지의 왕복시간을 이용해 증명자 위치 의 Upper Bound 를 계산하는 방법이다. 메시지 왕복 시간 이외에도 무선 신호 감쇠 현상, 신호 수신 소요 시 간, 신호 수신 각도 등의 위치계산법을 이용하기도 하 는데, 이 때에는 보다 정확한 위치 검증이 가능하다. 그 밖에도 센서 간의 관계를 바탕으로 논리적인 연결성을 검증함으로써 목적을 달성하기도 한다. 그림 1. Localization 과 Location verification 이처럼 다양한 방식으로 개발되어온 위치 검증 기법 들의 특징을 분석하고 분류하는 연구는 보다 향상된 기 법의 개발 혹은 특정 어플리케이션에 적합한 기법의 개 발에 있어 매우 중요한 시작점이 될 수 있다. 이런 관 무선 센서 네트워크 위치 검증 기법 분류 361 점에서 위치 검증 기법에 대한 분석 및 분류 연구가 있 었다[3][25]. Jiang[3]은 안전한 위치 계산이라는 관점에서 안전한 노드 인증 기법과 위치 검증 기법에 대해 분석 및 분류 했다. 위치 검증 기법에 대해서는, 잘못된 위치 정보를 처리하는 방법을 기준으로 정보의 필터링과 검증으로 분류 기준을 제시했다. 그리고 각각의 분류 기준에 맞 춰 기개발된 기법들의 특징을 소개했다. 하지만 위치 계산과 위치 검증을 모두 다루었기 때문에 위치 검증에 대한 보다 세부적인 분류는 미흡한 부분이 있었다. 즉, 두 가지 큰 분류 기준을 제시한 것 이외에는 각 기법의 기반 기술에 대한 분석과 특징을 간단하게 소개하는 정 도에 그쳤다. Zeng[25]은 안전한 위치 계산법과 위치 검증 기법을 분리해서 센서의 위치 정보 보안에 대해 통합적인 리뷰 를 수행했다. 위치 검증 기법은 목적에 따라 In-region 과 Single-point 검증으로 구분하고, 각각에 대해 한 번에 검증 가능한 수에 따라 Batch 와 One-by-one 검증으로 구분했다. 그리고 위치 계산 시스템에 수행 가능한 기본 공격과 복합 공격을 자체적으로 정의하고 기존 연구들의 방어 가능 여부를 판단해 제시했다. 하 지만, 각 기법의 기반 기술에 대해서는 분석이 미흡했 으며, 특성에 대해서는 추가 H/W에 대한 내용만 간단 히 언급하는데 그쳤다. III. 위치 검증 기법 분석 및 분류 본 논문에서 분석한 위치 검증 기법들은 기존의 분석 및 분류 논문에서 다룬 기법들을 공통적으로 포함했으 며 추가적으로 최근 논문들을 대상으로는 분야의 키워 드가 일치하며 인용수가 있는 기법을 대상으로 했다. 다만, WSN을 대상으로 한 위치 검증 기법들이 많지 않 은 관계로 논문의 선정에는 제약이 있었다.