Jamming on LoRaWAN Networks : from modelling to detection

• Auteur / Autrice : Ivan Marino MARTINEZ BOLIVAR
• Direction : Fabienne Uzel-Nouvel
• Type : Projet de thèse
• Discipline(s) : Télécommunications
• Date : Inscription en doctorat le 25/09/2017; Soutenance le 12/01/2021
• Etablissement(s) : Rennes, INSA
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Mathématiques et sciences et technologies de l'information et de la communication (Rennes)

Résumé

L'IdO (Internet des Objets) connaît une grande expansion. Parmi les technologies de l'IoT, les réseaux étendus basse consommation (LPWAN) sont des solutions rencontrant actuellement un fort engouement et semblent donc prometteuses. Elles sont adaptées aux appareils qui nécessitent d'envoyer de petites quantités de données sur une longue distance, à faible coût, tout en offrant une durée de vie importante de la batterie. Comme pour tout système de communication, la sécurité est une des plus grandes préoccupations. Pour LPWAN, la sécurité est actuellement assurée par des algorithmes à clé symétrique. Néanmoins, cela ne le protège pas contre les attaques de bas niveau telles que les attaques dites de brouillage. Dans cette thèse, nous nous concentrons sur les réseaux LoRaWAN soumis à des attaques de brouillage de niveau PHY. Nous abordons ce problème à travers de trois axes principaux: • Modélisation du réseau: un nouveau modèle mathématique et un module ns3 pour LoRaWAN en présence de brouilleurs. • Évaluation des performances de LoRaWAN sous brouillage • Contre-mesures de brouillage: un algorithme de par l’approche statistique et un algorithme de détection d'attaque de brouillage par l'apprentissage automatique.

The IoT (Internet of Things) knows a great expansion. LPWAN have emerged as one of the most promising IoT wireless technologies. They are appropriate for devices that require to send small amounts of data over a long range, at a low cost, while maintaining long battery life. As for any communication systems, security is one of the biggest concerns. In LPWAN, security is currently provided by symmetric-key algorithms such as AES-128 at upper levels. In the case of LoRaWAN it offers application level payload encryption and network level integrity. Nevertheless, this does not shield it against attacks at a lower level such as jammer-type attacks. A jamming attack takes place at the PHY layer. It is an external node that sends unauthenticated packets to every wireless station in the network with the aim of disrupting communications. In this thesis, we focus on LoRaWAN networks under jamming attacks. We address this problem through a holistic approach that encompasses three fundamental axes: • Network modeling: (i) A new mathematical model for LoRaWAN under jamming and an enhancement of a ns3 module for LoRaWAN under jamming. • Performance evaluation of LoRaWAN under jamming: (i) Extensive simulation campaigns. • Jamming countermeasures: (i) a jamming attack detection algorithm using a statistical approach and (ii) a jamming attack detection algorithm using machine learning.