High-precision time synchronization is a vital prerequisite for many modern applications and technologies, including Smart Grids, Time-Sensitive Networking (TSN), and 5G networks. Although the Precision Time Protocol (PTP) can accomplish this requirement in trusted environments, it becomes unreliable in the presence of specific cyber attacks. Mainly, time delay attacks pose the highest threat to the protocol, enabling attackers to diverge targeted clocks undetected. With the increasing danger of cyber attacks, especially against critical infrastructure, there is a great demand for effective countermeasures to secure both time synchronization and the applications that depend on it. However, current solutions are not sufficiently capable of mitigating sophisticated delay attacks. For example, they lack proper integration into the PTP protocol, scalability, or sound evaluation with the required microsecond-level accuracy. This work proposes an approach to detect and counteract delay attacks against PTP based on cyclic path asymmetry measurements over redundant paths. For that, we provide a method to find redundant paths in arbitrary networks and show how this redundancy can be exploited to reveal and mitigate undesirable asymmetries on the synchronization path that cause the malicious clock divergence. Furthermore, we propose PTPsec, a secure PTP protocol and its implementation based on the latest IEEE 1588-2019 standard. With PTPsec, we advance the conventional PTP to support reliable delay attack detection and mitigation. We validate our approach on a hardware testbed, which includes an attacker capable of performing static and incremental delay attacks at a microsecond precision. Our experimental results show that all attack scenarios can be reliably detected and mitigated with minimal detection time.


翻译:暂无翻译

0
下载
关闭预览

相关内容

FlowQA: Grasping Flow in History for Conversational Machine Comprehension
专知会员服务
34+阅读 · 2019年10月18日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
163+阅读 · 2019年10月12日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
43+阅读 · 2019年1月3日
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
15+阅读 · 2018年5月29日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年3月15日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
国家自然科学基金
13+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2014年12月31日
VIP会员
相关资讯
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
43+阅读 · 2019年1月3日
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
15+阅读 · 2018年5月29日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年3月15日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
相关基金
国家自然科学基金
13+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2014年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员