Real-time Trust Attacks Prevention in Social IoT
Prévention des attaques de confiance en temps réel dans l'IoT social
Résumé
The social IoT is a new paradigm that enhances the navigability of IoT networks and boosts service discovery by integrating social contexts. Nonetheless, this paradigm faces several challenges that reduce its performance quality. Trust, particularly trust attacks, is one of the most significant challenges. Some users resort to malicious behaviors and launch attacks to propagate malicious services. A trust management mechanism has become a major requirement in Social IoT to prevent these attacks in real-time and ensure trustworthy experiences for end-users. However, few studies have addressed trust management issues to prevent trust attacks in Social IoT environments. Most studies have been conducted to detect offline attacks with or without specifying the type of attack performed. Moreover, they did not consider security properties, such as cryptography, transparency, and immutability, etc. In fact, we must continuously process transactions to prevent these attacks at the transaction generation level while maintaining security properties. For this, we compared the previously used techniques and technologies, whose common point is attack prevention in the SN and IoT areas. Based on these comparisons, we indicated that blockchain technology can assist in developing a trust management mechanism that can prevent trust attacks while maintaining security. For real-time prevention, we proposed the combination of a distributed stream processing engine, known as Apache Spark, with blockchain technology. Our choice is based on a comparison of open-source data-stream processing engines. As a result, we propose a new trust management mechanism, based on blockchain and Apache Spark. This mechanism permit to prevent in real-time all trust attack types performed by malicious nodes, in order to obtain a reliable environment. Experimentation made on a real data-set enable us to prove the performance of our proposition.
L'IoT social est un nouveau paradigme qui améliore la navigabilité des réseaux IoT et stimule la découverte de services en intégrant les contextes sociaux. Néanmoins, ce paradigme est confronté à plusieurs défis qui réduisent la qualité de ses performances. La confiance, en particulier les attaques de confiance, est l'un des défis les plus importants. Certains utilisateurs adoptent des comportements malveillants et lancent des attaques pour propager des services malveillants. Un mécanisme de gestion de la confiance est devenu une exigence majeure dans l'IoT social pour prévenir ces attaques en temps réel et garantir des expériences dignes de confiance pour les utilisateurs finaux. Cependant, peu de travaux ont abordé les questions de gestion de la confiance pour prévenir les attaques de confiance dans les environnements de l'IoT social. La plupart des études ont été menées pour détecter les attaques en mode hors ligne avec ou sans spécification du type d'attaque réalisée. En outre, elles n'ont pas pris en compte les propriétés de sécurité, telles que la cryptographie, la transparence et l'immutabilité, etc. A cet égard, nous devons traiter les transactions en continu pour prévenir ces attaques au niveau de la génération des transactions en temps réel tout en maintenant les propriétés de sécurité. Pour ce faire, nous avons comparé les techniques et technologies utilisées précédemment, dont le point commun est la prévention des attaques dans les contextes sociaux et l'IoT. Sur la base de ces comparaisons, nous avons indiqué que la technologie blockchain peut aider à développer un mécanisme de gestion de la confiance qui peut prévenir les attaques de confiance tout en maintenant la sécurité. Pour le temps réel, nous avons proposé de combiner un moteur de traitement de flux distribué, connu sous le nom d'Apache Spark, avec la technologie blockchain. Notre choix est basé sur une comparaison des moteurs de traitement de flux de données open source. En conséquence, nous proposons un nouveau mécanisme de gestion de la confiance, basé sur la blockchain et Apache Spark. Ce mécanisme permet de prévenir en temps réel tous les types d'attaques de confiance effectuées par des nœuds malveillants, afin d'obtenir un environnement fiable. L'expérimentation réalisée sur un jeu de données réelles nous permet de prouver la performance de notre proposition.
Origine : Version validée par le jury (STAR)