Detection of Black Hole Attack in Wireless Sensor Network with Cluster Index Table Reference (CITR) Method

1. Detection of Black Hole Attack in Wireless Sensor
Network Using Cluster Index Table Reference
( CITR ) Method
Riko Saputra
55416120026
Proposal Tesis

2. Latar Belakang
• Arsitektur WSN digunakan pada implementasi IOT.
• Keamanan pada WSN merupakan bagian penting
karena fungsinya yang biasa diaplikasikan pada
sistem pengawasan, monitoring, pelacakan, dan
pengendalian.
• Seiring dengan berkembangnya teknologi WSN
berkembang pula model-model serangan yang
dapat diaplikasi pada WSN.

3. Wireless Sensor Network
• Wireless Sensor Network adalah sebuah jaringan
heterogen yang terdiri dari satu atau beberapa
sensor node yang berada dalam satu jaringan
yang mempunyai sifat pengaturan secara mandiri,
mempunyai banyak titik sambungan dan
mempunyai keterbatasan sumber daya energy.

4. Topologi Dasar WSN

5. Perumusan Masalah
• Bagaimana perbandingan sistem dengan
penanganan serangan Black-Hole dan tanpa
penanganan dalam hal konsumsi daya dan
performansi jaringan.
• Bagaimana performansi dan efektifitas
penanganan serangan Black-hole dengan metode
Cluster Index Table Reference dibandingkan
dengan metode-metode lain.

6. Tujuan Penelitian
• Meningkatkan tingkat efektifitas dan tingkat
performansi pada jaringan WSN dalam menangani
serangan jenis Black Hole dengan mengaplikasikan
metode Cluster Index Table Reference.

7. Batasan Masalah
• Penelitian dilakukan dengan membuat model jaringan WSN
dengan menggunakan 12 node yang terdiri dari 3 cluster.
• Pola serangan hanya terbatas pada serangan Black-hole
pada jaringan WSN dengan topologi jaringan mesh.
• Standar protokol yang digunakan adalah IEEE 802.15.4
(ZigBee).
• Komparasi dilakukan hanya dengan jaringan WSN yang
mengaplikasikan metode penanganan serangan dengan
jaringan yang tidak mengaplikasikan penanganan serangan
Black-hole.
• Metode deteksi serangan Black Hole dengan menggunakan
Cluster Index Table Reference.

8. Serangan-Serangan Pada WSN
• Jamming Attack
• Tampering
• Sybil Attack
• Wormhole Attack
• Hello Flood Attack
• Black Hole

9. Black Hole Attack
Pada serangan Black hole node malicious
berperan sebagai lubang hitam yang menarik semua
trafik pada WSN melalui node yang terinfeksi atau
malicious node.
Node yang telah terinjeksi ditempatkan pada
posisi yang terhubung yang dapat terlihat menarik
bagi node neighbor dan menarik hampir semua trafik
pada node sekitar yang diperuntukan kepada base
station.

10. Black Hole Attack

11. Penelitian Terkait
• Detecting black-hole attacks in WSNs using
multiple base stations and check agents.
Alattas (2017)
• Anomaly based detection of Black Hole Attack
on leach protocol in WSN.
Bansal (2016)
• Performance analysis of black hole attack
detection scheme using MD5 algorithm in WSN.
Vidhya (2014)
• Detection and Isolation of Black Hole Attack in
Wireless Sensor Network Using Hybrid
Techniques (Received Packet and Time Delay).
Kaur (2016)

12. Detecting black-hole attacks in WSNs using
multiple base stations and check agents
Pola deteksi black hole dengan memanfaatkan
check-agent yang akan mengunjungi node pada WSN
secara random untuk melakukan pemeriksaan jumlah
frekuensi penerimaan paket untuk setiap node
sekitarnya. Apabila jumlah frekuensi sama dengan
nol, node sekitar yang diperiksa dapat dijadikan
tersangka node black hole.

13. Detecting black-hole attacks in WSNs
using multiple base stations and check
agents Process Step

14. Anomaly based detection of Black Hole Attack
on leach protocol in WSN
Pola deteksi black hole dengan cara setiap node
sensor mengirimkan paket kontrol ke base station pada
setiap akhir fase transmisi. Setiap paket kontrol berisi
identitas node dan jumlah paket yang dikirimkan ke
cluster head.
Kemudian base station membandingkan jumlah
paket yang dikirimkan dari setiap node dengan jumlah
paket yang diterima dari cluster head. Hal ini
memungkinkan base station untuk mendeteksi serangan
black hole.

15. Anomaly based detection
of Black Hole Attack on
leach protocol in WSN

16. Performance analysis of black hole attack
detection scheme using MD5 algorithm in
WSN
Deteksi black hole dengan cara node sumber
merutekan pesan permintaan data ke node sekitar dan
ketika node tersebut menerima balasan dari node sekitar
lalu kemudian meneruskan paket data ke node sekitar
yang sesuai dan kemudian menunggu acknowledgement.
Jika node asal tidak menerima balasan secara terus-
menerus yang kemudian akan diidentifikasi dengan cara
mengaplikasikan algoritma secure MD5. Node yang
menggunakan penanda node lain teridentifikasi dengan
algoritma MD5 dan ditandai sebagai node terinfeksi.

17. Black hole attack
detection scheme
using MD5 algorithm
in WSN

18. Detection and Isolation of Black Hole Attack in
Wireless Sensor Network Using Hybrid
Techniques (Received Packet and Time Delay).
Teknik gabungan antara paket yang diterima
dengan waktu tunda. Pada teknik ini sebelum paket
data dikirimkan node pengirim akan melakukan
pemeriksaan dengan cara mengirimkan pesan
permintaan sebanyak 5 kali. Pesan permintaan
mengharapkan pesan balasan dari node yang
dikirimkan. Jika pesan balasan tidak diterima maka
node dianggap sebagai node black hole yang
kemudian akan diisolasi dari jaringan.

19. Detection and Isolation of
Black Hole Attack in
Wireless Sensor Network
Using Hybrid Techniques

20. Metodologi Pelaksanaan Penelitian
• Tahap Studi Literatur
• Perancangan dan Implementasi Metode
• Pengumpulan Data

21. Perancangan Metode
Cluster Index Table Reference Mulai
Routing through all
base station is
activated
Check Agents visits
every node for each
cluster
Check Agents send
RREQ 5 Times
Replied
Selesai
Node dikategorikan
sebagai Black Hole
Node Dimasukkan
ke dalam Tabel Ref
Yes
No
• Kombinasi dari Metode
Check Agents dan Metode
Hybrid.
• Check Agent pada setiap
cluster.
• Node tersangka Black Hole
di masukkan kedalam
table referensi.

22. Perbandingan Penelitian Terkait
Alattas
(2017)
Athmani
(2016)
Vidhya
(2014)
Kaur
(2016)
Thesis
(2018)
Metode Check Agents  
Metode HEEIDS 
Metode Secure MD5 
Metode Hybrid  
Simulasi    
Implementasi 

23. Referensi
1. V. Bansal and K. K. Saluja, “Anomaly based detection of Black Hole Attack on leach protocol in WSN,”
Proc. 2016 IEEE Int. Conf. Wirel. Commun. Signal Process. Networking, WiSPNET 2016, pp. 1924–
1928, 2016.
2. R. Alattas, “Detecting black-hole attacks in WSNs using multiple base stations and check agents,”
FTC 2016 - Proc. Futur. Technol. Conf., no. December, pp. 1020–1024, 2017.
3. F. Khan, “Secure communication and routing architecture in wireless sensor networks,” 2014 IEEE
3rd Glob. Conf. Consum. Electron., pp. 647–650, 2014.
4. S. Kumar and D. S. Sangwan, “A Survey of Black Hole Detection Techniques in WSNs,” Ijarcce, vol. 4,
no. 5, pp. 557–562, 2015.
5. S. Vidhya and T. Sasilatha, “Performance analysis of black hole attack detection scheme using MD5
algorithm in WSN,” in 2014 International Conference on Smart Structures and Systems (ICSSS), 2014,
pp. 51–54.
6. Y. Hu, Y. Wu, and H. Wang, “Detection of Insider Selective Forwarding Attack Based on Monitor Node
and Trust Mechanism in WSN,” no. November, pp. 237–248, 2014.
7. D. Sharma, S. Verma, and K. Sharma, “Network Topologies in Wireless Sensor Networks : A Review,”
Int. J. Electron. Commun. Technol., vol. 4, pp. 93–97, 2013.
8. R. W. Anwar et al., “Security Issues and Attacks in Wireless Sensor Network,” vol. 30, no. 10, pp.
1224–1227, 2014.
9. M. A. Siddiqi, A. A. Mugheri, and M. Khoso, “Analysis on Security Methods of Wireless Sensor
Network,” vol. 2, no. 1, 2018.
10. A. Kaur, “Detection and Isolation of Black Hole Attack in Wireless Sensor Network Using Hybrid
Techniques (Received Packet and Time Delay),” Int. Conf. Inven. Comput. Technol., vol. 2, pp. 1–5,
2016.

24. Questions ?
Deteksi Serangan Black Hole Pada Jaringan WSN Dengan Metode Cluster Index Table Reference ( CITR )