A method for defensing against multi-source Sybil attacksin VANET

地址：https://link.springer.com/article/10.1007/s12083-016-0431-x

Abstract：针对VANET中存在的Sybil攻击,提出了一种基于基于事件的信誉系统（event based reputation system ，EBRS），使用每个事件的动态信誉和可信值来抑制虚假消息的传播。

Motivation：针对Sybil的研究已经有很多，有基于RSSI、基于车辆轨迹、基于相邻节点信息。但是这些方法不能抵御合谋的Sybil攻击，而且也不能很好保护车辆的隐私安全。下面是针对Sybil攻击建立的不同模型的对比表：

大多数检测方法不适用于 VANET，因为它们的假设不切实际或成本高。基于RSSI的方法适用于所有无线网络。但是，它很难区分彼此靠近的 Sybil 节点和正常节点。基于车辆运动轨迹的方法存在泄露车辆位置隐私的风险。基于邻居节点信息的方法假设大多数邻居是正常节点，这本身就是一个检测悖论。更重要的是，几乎所有的检测方法都没有考虑共谋女巫攻击。

Knowledge： 在和其他车辆通信之前，车辆必须与其本地 RSU 建立本地证书。车辆Vi收到本地证书后，就可以和其他车辆通信，如果发现前面发生了交通事故，它就会向其他邻居车辆广播信息。如果在通信范围内的车辆Vj收到了来自Vi的信息，Vj需要首先验证Vi是否为正常车辆，如果验证为正常，Vj会记录这个事件，否则会无视Vi发来的消息。

Main ideal：（1）EBRS 为每辆车建立本地证书，为 VANET 中的每个事件建立动态声誉值和可信值。（2）为 VANET 中的每个事件建立一个动态的信誉值和可信值，并为不同类型的事件定义不同的阈值。

Main contributions：

有条件的隐私保护：车辆在 V2V 和 V2I 通信中使用限时假名，从而保护车辆的身份隐私。但当检测到恶意车辆时，TA 有能力从其伪身份中检索车辆的真实身份。因此，EBRS 可以防止恶意节点否认其消息。
独立检测：女巫攻击的本质是多个女巫节点的协作。为防止潜在的女巫攻击再次发生，女巫攻击检测方法应由车辆独立承载。
多种虚假身份来源的Sybil攻击防御：Sybil攻击者可以通过伪造、盗窃和共谋的方法获取多个虚假身份，EBRS能够防御和检测所有这些Sybil攻击。

Algorithm：

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