Uçan Tasarsız Ağlara (Fanet) Yönelik Yönlendirme Saldırılarının Analizi ve Tespiti

Günümüzde İnsansız Hava Araçları (İHA), askeri ve endüstriyel uygulamalar başta olmak üzere çok çeşitli alanlarda yaygın olarak kullanılmaktadır. Teknolojik gelişmelerle birlikte görevlerde, tek İHA'lar yerini çoklu İHA'lara bırakmaktadır. Bu gibi durumlarda, birden fazla İHA'nın ortak bir ağa katılmasına ve karmaşık görevlerin organize bir şekilde yürütülmesine izin veren Uçan Tasarsız Ağlar (FANET'ler) önerilir. Ancak FANET'ler kritik uygulamalarda kullanıldığı için saldırıların hedefidir. Buna ek olarak, yapıları ve kullandıkları ortak yönlendirme protokolleri nedeniyle çeşitli saldırılara karşı savunmasızdırlar. FANET'ler, MANET'lerden çok daha yüksek hareketliliğe sahip olduğundan, yeni güvenlik çözümlerinin önerilmesini veya Mobil Tasarsız Ağların (MANET'ler) mevcut güvenlik çözümlerinin uyarlanmasını gerektirir. Yüksek hareketlilik, güvenliği farklı şekillerde etkileyebileceğinden, öncelikle FANET'lere yönelik saldırılar analiz edilmelidir. Bu çalışmanın temel amacı budur. Bu çalışmada, FANET'lere yönelik düşme, kara delik, düden, taşma saldırıları gibi çeşitli saldırılar analiz edilmektedir. Bu, İHA'ların gerçek hayatta olduğu gibi 3 boyutlu olarak hareket ettiği gerçekçi ağ senaryolarını simüle ederek FANET'lerde kapsamlı bir saldırı analizi sunan ilk çalışmadır. Bununla birlikte, yapılan çalışmalarının sonucunda bir veri kümesi oluşturulmuştur. Veri kümesi çeşitli ağ simülasyonları (saldırılı ve saldırısız) çalıştırılarak toplanmıştır. Daha sonra bu veri kümesi kullanılarak, FANET'lere yönelik saldırıların tespiti için yapay sinir ağlarının uygulanması araştırılmıştır. Sonuçlar, önerilen yöntemin değişik türde saldırıları başarı ile tespit edebildiğini göstermektedir.

Unmanned Aerial Vehicles (UAV) are widely used in a variety of fields, especially in military and industrial applications. However, the usage of a single UAV has begun to be insufficient in most missions. In such cases, Flying Ad Hoc Networks (FANETs) that allow more than one UAV to participate in a common network and execute complex tasks in an organized manner is recommended. However, FANETS are target of attacks due to being used in critical applications. Moreover, they are vulnerable to a variety of attacks due to their very nature and the cooperative routing protocols they use. Moreover, FANETs requires new security solutions or adaptation of existing security solutions of Mobile Ad Hoc Networks (MANETs), since it has much higher mobility than MANETs. Since mobility could affect security in different ways, at first attacks against FANETs should be analyzed. This is the main aim of this study. In this paper, various attacks against FANETs, namely dropping, blackhole, sinkhole, flooding attacks are analyzed. This is the first study that presents a comprehensive attack analysis in FANETs by simulating realistic network scenarios, where UAVs move in 3D as in real life. In addition, a dataset is created as a result of this study. The dataset is collected by running various network simulations (with and without attack). Afterwards, using this dataset, the application of artificial neural networks to detect attacks against FANETs is investigated. The results show that the proposed method can successfully detect different types of attacks.