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Ad hoc networks are collections of wireless mobile devices with limited broadcast range and resources, and with no fixed infrastructure. A routing issue is one of the most basic networking issues in ad hoc networks. An adversary can easily palsy the network by attacking the routing protocol. There are some secure routing protocols that have been proposed for ad hoc networking. This paper discusses the critical flaws of a so called Ariadne ad hoc routing protocol. Showing that the security aspects of the Ariadne route discovery algorithm is faulty and vulnerable to attacks, we propose an enhanced route discovery algorithm to overcome these shortages and drawbacks. The proposed method in this paper adds the ability of malicious node detections with this protocol.

Game theory has been regarded as a useful theoretical tool for modeling the interactions between distinct entities and thus it has been harnessed in various research field. In particular, research attention has been shown to how to apply game theory to modeling the interactions between malign and benign entities in the field of wireless networks. Although various game theoretic modeling work have been proposed in the field of wireless networks, our proposed work is disparate to the existing work in the sense that we focus on mobile malign node detection problem in static wireless sensor networks. More specifically, we propose a Bayesian game theoretic modeling for mobile malign node detection problem in static wireless sensor networks. In our modeling, we formulate a two-player static Bayesian game with imperfect information such that player 1 is aware of the type of player 2, but player 2 is not aware of the type of player 1. We use four strategies in our static Bayesian game. We obtain Bayesian Nash Equilibria with pure strategies under certain conditions.

무선 Ad-Hoc 네트워크는 노드의 참여와 이탈이 자유롭고 토폴로지의 변화가 많아 악의적인 노드에 의해 데이터의 무결성 및 기밀성 문제와 같은 보안 위협에 노출되어 있다. 또한 악의적인 노드의 참여로 잘못된 라우팅 정보의 삽입을 통해 네트워크 분할이나 잘못된 정보전달 제공으로 노드의 통신장애를 유발할 수 있다. 그러나 현재 이와 같은 무선 Ad-Hoc 네트워크에서의 악의적인 노드를 발견하고 대응할 수 있는 연구가 부족하며, 기존의 악의적인 노드 탐지 기술들[11][12][13][14]은 정상적인 노드임에도 불구하고 거짓으로 신고했을 경우 인증절차 없이 경로를 재탐색하여 최적의 경로를 변경시킴으로서 정상적인 전송환경을 구축하지 못하는 문제점이 있다. 본 논문에서는 다중경로 기반의 보안경로 탐색기술[8]을 이용해 보안경로에 존재하는 중간노드들 사이에서 악의적인 노드를 발견한고, 검증된 최단경로를 통해 데이터전송을 하는 기법을 제안하고자 한다. 제안한 기법을 적용함으로써 노드에 대한 신고가 있을 때 확인과정을 거쳐 불필요하게 경로를 재탐색하는 과정을 줄일 수 있다.

무선 Ad-Hoc 네트워크는 노드의 참여와 이탈이 자유롭고 토폴로지의 변화가 많아 악의적인 노드에 의해 데이터의 무결성 및 기밀성 문제와 같은 보안 위협에 노출되어 있다. 또한 악의적인 노드의 참여로 잘못된 라우팅 정보의 삽입을 통해 네트워크 분할이나 잘못된 정보전달 제공으로 노드의 통신장애를 유발할 수 있다. 그러나 현재 이와 같은 무선 Ad-Hoc 네트워크에서의 악의적인 노드를 발견하고 대응할 수 있는 연구가 부족하며, 기존의 악의적인 노드 탐지 기술들[11][12][13][14]은 정상적인 노드임에도 불구하고 거짓으로 신고했을 경우 인증절차 없이 경로를 재탐색하여 최적의 경로를 변경시킴으로서 정상적인 전송환경을 구축하지 못하는 문제점이 있다. 본 논문에서는 다중경로 기반의 보안경로 탐색기술[8]을 이용해 보안경로에 존재하는 중간노드들 사이에서 악의적인 노드를 발견한고, 검증된 최단경로를 통해 데이터전송을 하는 기법을 제안하고자 한다. 제안한 기법을 적용함으로써 노드에 대한 신고가 있을 때 확인과정을 거쳐 불필요하게 경로를 재탐색하는 과정을 줄일 수 있다.

최근 몇 년간 블록체인 기술은 빠르게 발전하여 많은 산업에 영향을 끼쳤다. 하지만 동시에 비트코인, 이더리움 등 블록체인 네트워크 내에서 많은 금융 범죄들이 발생하고 있다. 최근에는 이와 같은 비정상적인 활동을 탐지하기 위해 많은 연구가 진행되고 있다. 본 논문에서는 딥러닝을 기반으로 블록체인 네트워크 내의 악성 노드를 탐지하는 기법에 대해 살펴본다. 대부분의 연구가 높은 정확도를 달성하였으며, 악성 노드뿐만 아니라 악성 노드가 수행한 사기 트랜잭션을 탐지하는 연구도 진행되고 있었다.