차세대 IoT 보안을 위한 혁신적인 블록체인 기반 접근 방식: 적응형 허니팟과의 만남

본 연구는 블록체인, AI, 적응형 허니팟 기술을 결합하여 차세대 IoT 보안을 강화하는 새로운 프레임워크를 제시합니다. 실험 결과, 기존 방식보다 월등한 성능을 보이며 IoT 생태계 보안 강화에 크게 기여할 것으로 기대됩니다.

차세대 IoT 보안의 혁명: 블록체인과 적응형 허니팟의 만남

대규모 서비스 제공을 위한 향상된 대역폭 용량을 제공하는 에지 컴퓨팅 기반 차세대 무선 네트워크(NGWN)-IoT는 지속적으로 진화하는 사이버 위협에 취약합니다. 기존의 침입 탐지 및 방지 방법은 공격자가 지속적으로 공격 전략을 바꾸기 때문에 제한적인 보안만을 제공합니다. Yazan Otoum, Arghavan Asad, Amiya Nayak 연구팀은 이러한 과제를 해결하기 위해 동적 공격 탐지 및 방지 접근 방식을 제안했습니다.

핵심 기술: 블록체인, AI, 그리고 적응형 허니팟

이 연구의 핵심은 블록체인 기반 인증과 적응형 허니팟의 결합입니다. 먼저, Deoxys 인증 알고리즘(DAA)을 사용하여 블록체인 기반 인증을 통해 데이터 전송 전에 IoT 장치의 적법성을 검증합니다. 다음으로, 향상된 무작위 숲(IRF) 알고리즘을 사용한 시그니처 기반 탐지를 1단계로, 확산 합성곱 순환 신경망(DCRNN)을 사용한 특징 기반 이상 탐지를 2단계로 하는 2단계 침입 탐지 시스템을 도입했습니다. 서비스 품질(QoS)과 서비스 수준 계약(SLA)을 유지하기 위해 힙 기반 최적화(HBO)를 사용하여 신뢰 기반 서비스 마이그레이션을 수행합니다. 또한, 주문형 가상 고상호작용 허니팟은 공격자를 속이고 공격 패턴을 추출하며, 이러한 패턴은 Bimodal Lattice Signature Scheme(BLISS)을 사용하여 안전하게 저장되어 시그니처 기반 침입 탐지 시스템(IDS)을 향상시킵니다.

실험 결과: 기존 방식 대비 월등한 성능

NS3 시뮬레이션 환경에서 구현된 이 프레임워크는 정확도, 공격 탐지율, 오탐율, 정밀도, 재현율, ROC 곡선, 메모리 사용량, CPU 사용량 및 실행 시간을 포함한 여러 성능 지표에 걸쳐 기존 방법과 비교 평가되었습니다. 실험 결과는 이 프레임워크가 기존 접근 방식보다 성능이 월등히 우수함을 보여주어 NGWN 기반 IoT 생태계의 보안을 강화합니다.

미래 전망: 더욱 안전하고 신뢰할 수 있는 IoT 환경 구축

이 연구는 블록체인, AI, 적응형 허니팟 기술의 융합을 통해 차세대 IoT 보안의 새로운 지평을 열었습니다. 향후 이 기술은 더욱 발전하여 더욱 안전하고 신뢰할 수 있는 IoT 환경 구축에 크게 기여할 것으로 기대됩니다. 끊임없이 진화하는 사이버 위협에 맞서, 이러한 혁신적인 접근 방식은 IoT의 안전한 미래를 위한 중요한 이정표가 될 것입니다.