Estudo e desenvolvimento de algoritmos criptográficos para redes de sensores sem fio, utilizando técnicas de programação genética

Cryptography is the main form to obtain security in any network. Even in networks with great energy consumption restrictions, processing and memory limitations, as the Wireless Sensors Networks (WSN), this is no different. Aiming to improve the cryptography performance, security and the lifetime of these networks, we propose a new cryptographic algorithm developed through the Genetic Programming (GP) techniques. For the development of the cryptographic algorithm’s fitness criteria, established by the genetic GP, nine new cryptographic algorithms were tested: AES, Blowfish, DES, RC6, Skipjack, Twofish, T-DES, XTEA and XXTEA. Starting from these tests, fitness functions was build taking into account the execution time, occupied memory space, maximum deviation, irregular deviation and correlation coefficient. After obtaining the genetic GP, the CRYSEED and CRYSEED2 was created, algorithms for the 8-bits devices, optimized for WSNs, i.e., with low complexity, few memory consumption and good security for sensing and instrumentation applications.

Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq)

A criptografia é a principal forma de obter a segurança em qualquer rede. Mesmo em redes com grandes restrições de consumo de energia, processamento e memória, como as Redes de Sensores Sem Fio isso não é diferente. Objetivando melhorar o desempenho da criptografia, a segurança e o tempo de vida nessas redes, será proposto um novo algoritmo criptográfico desenvolvido através da técnica de Programação Genética. Para o desenvolvimento de critérios de aptidão do algoritmo criptográfico pelo algoritmo de Programação Genética, nove algoritmos criptográficos diferentes foram testados: AES, Blowfish, DES, RC6, Skipjack, Twofish, T-DES, XTEA e XXTEA. A partir desses testes uma função de aptidão foi desenvolvida levando em conta o tempo de execução, o espaço ocupado em memória, desvio máximo, desvio irregular, coeficiente de correlação, e efeito avalanche. A partir do algoritmo de Programação Genética otimizado foi criado o CRYSEED, um algoritmo para dispositivos de 8-bits, otimizado pra Redes de Sensores Sem Fio, i.e. baixa complexidade, pouco consumo de memória e boa segurança para as aplicações de sensoriamento e instrumentação.