Providing security support for mobile ad-hoc networks is challenging for several reasons: (a) wireless networks are susceptible to attacks ranging from passive eavesdropping to active interfering, occasional break-ins by adversaries may be inevitable in a large time window; (b) mobile users demand "anywhere, anytime" services; (c) a scalable solution is needed for a large-scale mobile network. In this paper, we describe a solution that supports ubiquitous security services for mobile hosts, scales to network size, and is robust against break-ins. In our design, we distribute the certification authority functions through a threshold secret sharing mechanism, in which each entity holds a secret share and multiple entities in a local neighborhood jointly provide complete services. We employ localized certification schemes to enable ubiquitous services. We also update the secret shares to further enhance robustness against break-ins. Both simulations and implementation confirm the effectiveness of our design.

In a large-scale sensor network individual sensors are subject to security compromises. A compromised node can be used to inject bogus sensing reports. If undetected, these bogus reports would be forwarded to the data collection point (i.e., the sink). Such attacks by compromised nodes can result in not only false alarms but also the depletion of the finite amount of energy in a battery powered network. In this paper, we present a statistical en-route filtering (SEF) mechanism to detect and drop false reports during the forwarding process. Assuming that the same event can be detected by multiple sensors, in SEF each of the detecting sensors generates a keyed message authentication code (MAC) and multiple MACs are attached to the event report. As the report is forwarded, each node along the way verifies the correctness of the MAC's probabilistically and drops those with invalid MACs. SEF exploits the network scale to filter out false reports through collective decision-making by multiple detecting nodes and collective false detection by multiple forwarding nodes. We have evaluated SEF's feasibility and performance through analysis, simulation, and implementation. Our results show that SEF can be implemented efficiently in sensor nodes as small as Mica2. It can drop up to 70% of bogus reports injected by a compromised node within five hops, and reduce energy consumption by 65% or more in many cases.

Wireless sensor networks offer a wide range of challenges to networking research, including unconstrained network scale, limited computing, memory and energy resources, and wireless channel errors. We study the problem of delivering messages from any sensor to an interested client user along the minimum-cost path in a large sensor network. We propose a new cost field based approach to minimum cost forwarding. In the design, we present a novel backoff-based cost field setup algorithm that finds the optimal costs of all nodes to the sink with one single message overhead at each node. Once the field is established, the message, carrying dynamic cost information, flows along the minimum cost path in the cost field. Each intermediate node forwards the message only if it finds itself to be on the optimal path, based on dynamic cost states. Our design does not require an intermediate node to maintain explicit "forwarding path" states. It requires a few simple operations and scales to any network size. We show the correctness and effectiveness of the design by both simulations and analysis.