5月15日学术报告2(美国芳邦大学 杨祎:传感器网络中蠕虫攻击的防御)
类别:网络整理 发布人:admin 浏览次数: 次 发布时间:2015-09-02 14:24
报告题目: 传感器网络中蠕虫攻击的防御
 
报告日期及时间:2015-5-15 周五 15:30-16:30
 
报告地点:B404  
 
报告人:杨祎博士 
 
报告人单位:美国芳邦大学计算机系 
 
报告人简介 :
杨祎,女,于2010年8月在美国宾夕法尼亚州立大学获得计算机科学与工程博士学位。2010年8月至2013年6月期间,她在美国首都华盛顿的天主教大学从事科研与教学工作,主管网络安全项目。2013年夏至今,她在美国圣路易斯芳邦大学主管计算机安全以及计算机科学方面的教学及科研工作。她的主要研究兴趣是计算机与网络安全以及网络管理。她曾在网络安全会议及期刊发表英文论文20余篇,包括ACM Mobihoc, IEEE Infocom, ACM WiSec, ACM Transactions on Information and  System Security (TISSEC), IEEE Transaction on Mobile Computing, ACM Transactions on Sensor Networks, 等等。她曾担任美国国家自然科学基金项目评审委员会成员。2013年美国天主教大学工程学院授予她Burns Faculty Fellowship。她曾在2008年获得美国宾州州立大学Research Assistant Award。 
 
报告摘要:
Because of cost and resource constraints, sensor nodes do not have a complicated hardware architecture or operating system
 to protect program safety.Hence, the notorious buffer-overflow vulnerability that has caused numerous Internet worm attacks  could also be exploited to attack sensor networks.We call the malicious code that exploits a buffer-overflow  vulnerability  in  a sensor program sensor worm. Clearly, sensor worm will be a serious threat when an attacker could simply send a single packet
 to compromise the entire sensor network. Despite its importance, so far little work has focused on sensor worms.
In this work, we first illustrate the feasibility of launching sensor worms through trial experiments on Mica2 motes. Inspired by the
 survivability through heterogeneity philosophy, we then explore the technique of software diversity to combat sensor worms. 
Given a limited number of software versions,we design an efficient algorithm to assign the appropriate version of software to
 each sensor, so that sensor worms are restrained from propagation.We also examine the impact of sensor node deployment
 errors on worm propagation, which directs the selection of our system parameters based on percolation theory. We then extend
 the above scheme by considering enhanced sensors that can load multiple program versions. We show that the existence of 
enhanced sensors could further improve the immunity and robustness of sensor networks under worm attacks. Finally, extensive
 analytic and simulation results confirm the effectiveness of our schemes in various settings. 
 
邀请人:吴黎兵教授
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