Araçsal tasarsız ağlar için istatistiksel tabanlı bir saldırı tespit yöntemi
A statistical-based intrusion detection method for vehicular ad hoc networks
Yazar: FEHİME AYDIN
Danışman: DOÇ. DR. SEVİL ŞEN AKAGÜNDÜZ
Hacettepe Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Bilgisayar Mühendisliği Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2018
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control

Özet:
İnternete bağlı hızlı hareket edebilen cihazların sayısı gün geçtikçe artış göstermektedir. Buna bağlı olarak, bu tür hareketli cihazların birbirleriyle iletişim kurmaları için önerilen hareketli tasarsız ağlar da yaygınlaşmaktadır. Hareketli tasarsız ağların özel bir türü olan araçsal tasarsız ağların, yakın zamanda varolan en büyük ağlardan birisi olacağı tahmin edilmektedir.
Araçsal tasarsız ağlar, araçlar arasında haberleşmeyi sağlamaktır. Araçsal tasarsız ağlarda bulunan araçlar birbirleriyle trafik ve yol durumu gibi önem taşıyan mesajları paylaşarak, trafikte can ve mal güvenliğini sağlamaktadırlar. Bu açıdan, bu iletişime karşı saldırıları engellemek, engelleyemediğimiz saldırıları ise tespit etmek önem arz etmektedir. Bu ağların dinamik topolojiye sahip olmaları, onları saldırılara daha açık bir hale getirmekte beraber, etkili güvenlik mekanizmalarının geliştirilmesini de zorlaştırmaktadır.
Literatürde, araçsal tasarsız ağlar için önerilen birçok saldırı tespit sistemi bulunmaktadır. Ancak, istatistiksel tabanlı çalışmaların az olduğu ve son yıllarda bu alana bir yönelim olduğu gözlemlenmiştir. Bu tez çalışmasında, sahte bilgi saldırısı adı altında kaza uzaklığını değiştirme ve saldırgan konumunu değiştirme saldırıları için istatistiksel anomali tabanlı bir saldırı tespit sistemi önerilmiştir. Önerilen saldırı tespiti, saldırısız ortamdaki komşu araç sayısı ile komşu araçların kazaya uzaklıkları arasındaki ilişkinin yönü ve derecesini Pearson korelasyon katsayısı ile belirlemekte, bu ilişkiden farklı yöndeki durumları saldırı olarak tespit etmektedir. Kümülatif ve çoğunluk tabanlı olmak üzere iki farklı saldırı tespit mimarisi önerilmektedir. 
Önerilen sistemin başarımı, Unterstrass - Zürih haritası üzerinde, 370 araçlı bir ağ trafiğinde, farklı oranlarda saldırganlar ile ağ benzetimleri yapılarak değerlendirilmiştir. Önerilen sistem, %1 saldırgan oranı için yüksek tespit oranı sağlarken, beklenildiği gibi saldırgan oranı arttıkça sistemin başarımı düşmektedir.  Bu tez çalışması ile sahte bilgi saldırısı için ilk defa istatistiksel tabanlı tespit yöntemlerinin uygulanabilirliği araştırılmıştır. Bu çalışmanın, ileride yapılacak çalışmalar için bir temel olacağı düşünülmektedir.

Abstract:
The number of fast-moving devices connected to the internet is increasing day by day. Accordingly, the proposed mobile ad hoc networks are becoming widespread for these mobile devices to communicate with each other. As special types of mobile ad hoc networks, vehicular ad hoc networks are estimated to be one of the largest existing networks in near future.
Vehicular ad hoc networks provide communication between vehicles. Cars in vehicular ad hoc networks can share messages regarding traffic and road conditions, which guarantees the traffic safety. In this respect, prevention of the attacks against this communication and detection of those we cannot prevent, is of great importance.  Having a dynamic topology not only causes vehicular ad hoc networks to be vulnerable for certain attacks but also complicates the development of effective safety mechanisms. 
In the literature, there are several intrusion detection systems for vehicular ad hoc networks recommended. However, it has been observed that there are only a few statistical-based studies and there has been a trend towards this area in recent years. In this thesis, a statistical anomaly based intrusion detection system has been proposed for under the name of bogus information attack, changing the distance of the accident and changing the attacker position. 
The intrusion detection suggested here identifies the direction and degree of the relation between the number of neighboring vehicles and their distance from the accident in an attack-free environment, through Pearson correlation coefficient. It also identifies situations in directions different from this relation as an attack. Two different intrusion detection architectures are proposed: cumulative and majority-based. 
The performance of the proposed system has been evaluated on the map of Unterstrass - Zurich with a network traffic of 370 vehicles with different rates of attackers. While the proposed system provides a high detection rate for the 1% attacker rate; it has been observed that its performance declines in parallel with the increasing attacker rate, as expected. This study is considered significant in terms of analysing the applicability of the statistical-based intrusion detection methods against bogus information attacks, for the first time. It is thought that this study will constitute a basis for future studies.