Misbehaviour detection in vehicular networks - Archive ouverte HAL Access content directly
Theses Year : 2018

Misbehaviour detection in vehicular networks

Détection des comportements malveillants dans les réseaux véhiculaires

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Abstract

This thesis has been dedicated to addressing the misbehaviour detection problem in vehicular networks. Specifically, we focus on two major issues in PHY layer and application layer respectively: Radio Frequency (RF) Jamming attacks and Sybil attacks. Specifically, we adopted three different machine learning methods including Distance based clustering, Support Vector Machine (SVM) and k-nearest neighbours (kNN) in Sybil nodes detection. Based on variation between benign vehicles and Sybil nodes in their driving patterns, the non-existent virtual nodes can be detected. For RF jamming attacks, we focused on the design of countermeasure for the control channel jamming issue in vehicular networks, which is of vital importance to the safety of I2V communications. We proposed to adopt the cooperative relaying techniques to address the control channel jamming problem in vehicular networks, which is based on the idea that the vehicles outside of the jamming area can serve as relays to help forward the control channel signal to the victim vehicles through other the jamming-free service channels. Thus, we extended the jamming issues in multi-antenna RSU scenarios, where the RSU can serve multiple groups of vehicles simultaneously using the multi-group multicast beamforming technique. As a solution, we propose a two stage anti-jamming scheme, whereby the vehicles who have successfully decoded the signal received in the first stage will be selected as relays to cooperatively serve the victim vehicles in the second stage using the coordinated beamforming techniques over a jamming-free service channel.
Dans cette thèse, nous nous sommes concentrés sur deux problèmes majeurs de la couche PHY et de la couche d'application: les attaques jamming de radiofréquence et les attaques Sybil. En particulier, nous avons adopté trois méthodes différentes de machine learning pour la détection des nœuds Sybil: Distance based clustering, Support Vector Machine (SVM) et k-nearest neighbours (kNN). Basé sur la base de la variation entre les véhicules légitimes et les nœuds Sybil dans leurs formes de conduite, les nœuds virtuels inexistants peuvent être détectés. Pour les attaques jamming de radiofréquence, nous nous sommes concentrés sur la conception de contremesures pour le problème de brouillage du canal de contrôle dans les réseaux véhiculaires, ce qui est d'une importance vitale pour la sécurité des communications I2V. Ainsi, nous avons étendu les problèmes de jamming dans les scénarios RSU multi-antennes, dans lesquels la RSU peut desservir plusieurs groupes de véhicules simultanément à l'aide de la technique de beamforming multi-groupe et multi-cast . En guise de solution, nous proposons un système anti-jamming en deux étapes. Les véhicules qui ont décodé avec succès le signal reçu dans la première étape seront sélectionnés en tant que relais pour desservir en coopération les véhicules victimes dans la deuxième étape en utilisant les techniques coordonnées de beamforming sur une canal de service sans blocage.
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Dates and versions

tel-03689506 , version 1 (07-06-2022)

Identifiers

  • HAL Id : tel-03689506 , version 1

Cite

Pengwenlong Gu. Misbehaviour detection in vehicular networks. Cryptography and Security [cs.CR]. Télécom ParisTech, 2018. English. ⟨NNT : 2018ENST0011⟩. ⟨tel-03689506⟩
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