Red de sensores inalámbricos

La monitorización de áreas es una aplicación común de las redes de sensores inalámbricos (WSN). En la monitorización de áreas, la WSN se despliega sobre una región donde se desea monitorizar algún fenómeno. Un ejemplo militar es el uso de sensores para detectar intrusiones enemigas; un ejemplo civil es la delimitación geográfica de oleoductos o gasoductos .

Existen varios tipos de redes de sensores para aplicaciones médicas: implantables, portátiles e integradas en el entorno. Los dispositivos médicos implantables se insertan dentro del cuerpo humano. Los dispositivos portátiles se utilizan en la superficie corporal o cerca del usuario. Los sistemas integrados en el entorno emplean sensores ubicados en el entorno. Entre las posibles aplicaciones se incluyen la medición de la posición corporal, la localización de personas y la monitorización general de pacientes enfermos en hospitales y en sus hogares. Los dispositivos integrados en el entorno rastrean el estado físico de una persona para un diagnóstico continuo de la salud, utilizando como entrada los datos de una red de cámaras de profundidad , un suelo sensor u otros dispositivos similares. Las redes de área corporal pueden recopilar información sobre la salud, la condición física y el gasto energético de un individuo. ^{[ 9 ] [ 10 ]} En las aplicaciones de atención médica, la privacidad y la autenticidad de los datos del usuario son de suma importancia. Especialmente debido a la integración de redes de sensores con IoT, la autenticación del usuario se vuelve más compleja; sin embargo, en trabajos recientes se presenta una solución. ^{[ 11 ]}

Se han utilizado redes de sensores inalámbricos para monitorear diversas especies y hábitats , comenzando con el despliegue de Great Duck Island , incluyendo marmotas, sapos de caña en Australia y cebras en Kenia. ^{[ 12 ]}

Existen numerosas aplicaciones para el monitoreo de parámetros ambientales, ^{[ 13 ]} ejemplos de las cuales se presentan a continuación. Estas aplicaciones comparten los desafíos adicionales de entornos hostiles y suministro eléctrico reducido.

El Sistema de Seguimiento de Área Amplia (WATS) es una red prototipo para la detección de dispositivos nucleares terrestres ^{[ 23 ]} , como una bomba nuclear tipo maletín . WATS se está desarrollando en el Laboratorio Nacional Lawrence Livermore (LLNL). WATS estaría compuesto por sensores inalámbricos de rayos gamma y neutrones conectados a través de una red de comunicaciones. Los datos captados por los sensores se someten a un proceso de fusión de datos , que convierte la información en formatos fácilmente interpretables; esta fusión de datos es el aspecto más importante del sistema. ^{[ 24 ]}

El proceso de fusión de datos se produce dentro de la red de sensores en lugar de en un ordenador centralizado y se lleva a cabo mediante un algoritmo especialmente desarrollado basado en la estadística bayesiana . ^{[ 25 ]} WATS no utilizaría un ordenador centralizado para el análisis porque los investigadores descubrieron que factores como la latencia y el ancho de banda disponible tendían a crear importantes cuellos de botella. Los datos procesados ​​en el campo por la propia red (mediante la transferencia de pequeñas cantidades de datos entre sensores vecinos) son más rápidos y hacen que la red sea más escalable. ^{[ 25 ]}

Un factor importante en el desarrollo de WATS es la facilidad de despliegue , ya que un mayor número de sensores mejora la tasa de detección y reduce las falsas alarmas. ^{[ 25 ]} Los sensores WATS podrían desplegarse en posiciones permanentes o montarse en vehículos para la protección móvil de ubicaciones específicas. Una barrera para la implementación de WATS es el tamaño, el peso, los requisitos de energía y el costo de los sensores inalámbricos disponibles actualmente. ^{[ 25 ]} El desarrollo de sensores mejorados es un componente principal de la investigación actual en la Dirección de No Proliferación, Control de Armas y Seguridad Internacional (NAI) en LLNL.

El programa WATS fue presentado al Subcomité de Investigación y Desarrollo Militar de la Cámara de Representantes de los Estados Unidos el 1 de octubre de 1997, durante una audiencia sobre terrorismo nuclear y contramedidas. ^{[ 24 ]} El 4 de agosto de 1998, en una reunión posterior de dicho subcomité, el presidente Curt Weldon declaró que la administración Clinton había recortado la financiación para la investigación del WATS a un nivel mínimo y que el programa había sido reorganizado de manera deficiente. ^{[ 26 ]}

Utilizando electrónica de bajo consumo , las WSN se pueden aplicar de manera rentable también en cadenas de suministro en diversas industrias. ^{[ 30 ]}

Uno de los principales desafíos en las redes de sensores inalámbricas (WSN) es la producción de nodos sensores pequeños y de bajo costo . Cada vez hay más pequeñas empresas que fabrican hardware para WSN, y la situación comercial se asemeja a la de la informática doméstica en la década de 1970. Muchos de los nodos aún se encuentran en fase de investigación y desarrollo, especialmente su software. Asimismo, la adopción de redes de sensores requiere el uso de métodos de muy bajo consumo para la comunicación por radio y la adquisición de datos.

En muchas aplicaciones, una red de sensores inalámbricos (WSN) se comunica con una red de área local o una red de área amplia a través de una puerta de enlace. La puerta de enlace actúa como puente entre la WSN y la otra red. Esto permite que los dispositivos con mayores recursos, como un servidor remoto, almacenen y procesen datos . Una red de área amplia inalámbrica utilizada principalmente para dispositivos de bajo consumo se conoce como red de área amplia de bajo consumo ( LPWAN ).

Existen varios estándares y soluciones inalámbricas para la conectividad de nodos de sensores. Thread y Zigbee pueden conectar sensores que operan a 2,4  GHz con una velocidad de datos de 250  kbit/s. Muchos utilizan una frecuencia más baja para aumentar el alcance de radio (normalmente 1  km), por ejemplo, Z-wave opera a 915  MHz (en Norteamérica) y en la UE  se ha utilizado ampliamente 868 MHz, pero estos tienen una velocidad de datos más baja (normalmente 50  kbit/s). El grupo de trabajo IEEE 802.15.4 proporciona un estándar para la conectividad de dispositivos de baja potencia y comúnmente los sensores y los contadores inteligentes utilizan uno de estos estándares para la conectividad. Con la aparición del Internet de las Cosas , se han hecho muchas otras propuestas para proporcionar conectividad de sensores. LoRa ^{[ 38 ]} es una forma de LPWAN que proporciona conectividad inalámbrica de largo alcance y baja potencia para dispositivos, que se ha utilizado en contadores inteligentes y otras aplicaciones de sensores de largo alcance. Wi-SUN ^{[ 39 ]} conecta dispositivos en el hogar. NarrowBand IOT ^{[ 40 ]} y LTE-M ^{[ 41 ]} pueden conectar hasta millones de sensores y dispositivos utilizando tecnología celular.

La energía es el recurso más escaso de los nodos de las redes de sensores inalámbricas (WSN) y determina su vida útil. Las WSN pueden desplegarse en grandes cantidades en diversos entornos, incluidas regiones remotas y hostiles, donde las comunicaciones ad hoc son un componente clave. Por esta razón, los algoritmos y protocolos deben abordar los siguientes problemas:

• Mayor esperanza de vida ^{[ 42 ]}
• Robustez y tolerancia a fallos ^{[ 43 ]}
• Autoconfiguración ^{[ 44 ]}

Maximización de la vida útil: El consumo de energía del dispositivo sensor debe minimizarse y los nodos sensores deben ser energéticamente eficientes, ya que su recurso energético limitado determina su vida útil. Para ahorrar energía, los nodos sensores inalámbricos normalmente apagan tanto el transmisor como el receptor de radio cuando no están en uso. ^{[ 34 ]}

Las plataformas colaborativas en línea para la gestión de datos de sensores son servicios de bases de datos en línea que permiten a los propietarios de sensores registrar y conectar sus dispositivos para alimentar datos a una base de datos en línea para su almacenamiento, y también permiten a los desarrolladores conectarse a la base de datos y crear sus propias aplicaciones basadas en esos datos. Algunos ejemplos son Xively y la plataforma Wikisensing (archivada el 9 de junio de 2021 en Wayback Machine) . Estas plataformas simplifican la colaboración en línea entre usuarios sobre diversos conjuntos de datos, desde datos de energía y medio ambiente hasta los recopilados de servicios de transporte. Otros servicios incluyen permitir a los desarrolladores integrar gráficos y widgets en tiempo real en sitios web; analizar y procesar datos históricos extraídos de las fuentes de datos; y enviar alertas en tiempo real desde cualquier flujo de datos para controlar scripts, dispositivos y entornos.

La arquitectura del sistema Wikisensing ^{[ 49 ]} describe los componentes clave de dichos sistemas, que incluyen API e interfaces para colaboradores en línea, un middleware que contiene la lógica de negocio necesaria para la gestión y el procesamiento de datos de sensores y un modelo de almacenamiento adecuado para el almacenamiento y la recuperación eficientes de grandes volúmenes de datos.

La localización de redes se refiere al problema de estimar la ubicación de los nodos de sensores inalámbricos durante los despliegues y en entornos dinámicos. Para sensores de ultrabajo consumo, el tamaño, el costo y el entorno impiden el uso de receptores del Sistema de Posicionamiento Global (GPS). En 2000, Nirupama Bulusu, John Heidemann y Deborah Estrin fueron los primeros en proponer un sistema basado en conectividad por radio para la localización de redes de sensores inalámbricos. ^{[ 51 ]} Posteriormente, estos sistemas de localización se han denominado sistemas de localización sin alcance, y se han propuesto muchos sistemas de localización para redes de sensores inalámbricos, incluidos AHLoS, APS y Stardust.

Los sensores y dispositivos utilizados en las redes de sensores inalámbricas representan tecnología de vanguardia al menor precio posible. Por consiguiente, las mediciones que obtenemos de estos dispositivos suelen ser ruidosas, incompletas e imprecisas. Los investigadores que estudian las redes de sensores inalámbricas plantean la hipótesis de que se puede extraer mucha más información de cientos de mediciones poco fiables distribuidas en un área de interés que de un número menor de instrumentos de alta calidad y fiabilidad con el mismo coste total.

La macroprogramación es un término acuñado por Matt Welsh. ^{[ 52 ]} Se refiere a programar toda la red de sensores como un conjunto, en lugar de nodos de sensores individuales. Otra forma de macroprogramar una red es ver la red de sensores como una base de datos, lo cual fue popularizado por el sistema TinyDB desarrollado por Sam Madden .

La reprogramación es el proceso de actualizar el código en los nodos sensores. La forma más viable de reprogramación es la reprogramación remota, mediante la cual el código se distribuye de forma inalámbrica mientras los nodos están desplegados. Existen diferentes protocolos de reprogramación que ofrecen distintos niveles de velocidad de operación, fiabilidad, consumo de energía, requisitos de código residente en los nodos, idoneidad para diferentes entornos inalámbricos, resistencia a ataques DoS, etc. Algunos protocolos de reprogramación populares son Deluge (2004), Trickle (2004), MNP (2005), Synapse (2008) y Zephyr (2009).

La arquitectura sin infraestructura (es decir, sin pasarelas, etc.) y los requisitos inherentes (como el entorno de trabajo desatendido, etc.) de las redes de sensores inalámbricas (WSN) pueden presentar varios puntos débiles que atraen a los atacantes. Por lo tanto, la seguridad es una gran preocupación cuando las WSN se implementan en aplicaciones especiales como las militares y sanitarias. Debido a sus características únicas, los métodos de seguridad tradicionales de las redes informáticas serían inútiles (o menos efectivos) para las WSN. En consecuencia, la falta de mecanismos de seguridad provocaría intrusiones en dichas redes. Es necesario detectar estas intrusiones y aplicar métodos de mitigación.

Se han producido importantes innovaciones en la seguridad de las redes de sensores inalámbricos. La mayoría de las redes inalámbricas integradas utilizan antenas omnidireccionales, por lo que los nodos vecinos pueden interceptar las comunicaciones entrantes y salientes. Esto se utilizó para desarrollar una primitiva denominada " monitorización local " ^{[ 53 ]} , que se empleó para la detección de ataques sofisticados, como agujeros negros o agujeros de gusano, que degradan el rendimiento de grandes redes a niveles cercanos a cero. Esta primitiva ha sido utilizada desde entonces por numerosos investigadores y analizadores de paquetes inalámbricos comerciales. Posteriormente, se perfeccionó para ataques más sofisticados, como los que implican colusión, movilidad y dispositivos multicanal con múltiples antenas. ^{[ 54 ]}

Si se utiliza una arquitectura centralizada en una red de sensores y el nodo central falla, toda la red colapsará; sin embargo, la fiabilidad de la red de sensores puede incrementarse mediante el uso de una arquitectura de control distribuido. El control distribuido se utiliza en las redes de sensores inalámbricas por las siguientes razones:

1. Los nodos de sensores son propensos a fallar,
2. Para una mejor recopilación de datos,
3. Proporcionar respaldo a los nodos en caso de falla del nodo central.

Tampoco existe un organismo centralizado que asigne los recursos, por lo que deben autoorganizarse.

En cuanto al filtrado distribuido sobre una red de sensores distribuidos, la configuración general consiste en observar el proceso subyacente a través de un grupo de sensores organizados según una topología de red determinada, lo que permite que el observador individual estime el estado del sistema basándose no solo en su propia medición, sino también en la de sus vecinos. ^{[ 55 ]}

Los datos recopilados por las redes de sensores inalámbricos suelen guardarse en formato numérico en una estación base central. Además, el Open Geospatial Consortium (OGC) está definiendo estándares para las interfaces de interoperabilidad y la codificación de metadatos que permiten la integración en tiempo real de redes de sensores heterogéneas en Internet, lo que posibilita que cualquier persona supervise o controle las redes de sensores inalámbricos a través de un navegador web.

Para reducir los costos de comunicación, algunos algoritmos eliminan o reducen la información redundante de los sensores de los nodos y evitan reenviar datos que no son útiles. Esta técnica se ha utilizado, por ejemplo, para la detección distribuida de anomalías ^{[ 56 ] [ 57 ] [ 58 ] [ 59 ]} o la optimización distribuida. ^{[ 60 ]} Como los nodos pueden inspeccionar los datos que reenvían, pueden medir promedios o direccionalidad, por ejemplo, de las lecturas de otros nodos. Por ejemplo, en aplicaciones de detección y monitoreo, es común que los nodos sensores vecinos que monitorean una característica ambiental registren valores similares. Este tipo de redundancia de datos debido a la correlación espacial entre las observaciones de los sensores inspira técnicas para la agregación y minería de datos en la red. La agregación reduce la cantidad de tráfico de red, lo que ayuda a reducir el consumo de energía en los nodos sensores. ^{[ 61 ] [ 62 ]} Recientemente, se ha descubierto que las pasarelas de red también desempeñan un papel importante en la mejora de la eficiencia energética de los nodos sensores al programar más recursos para los nodos con necesidades más críticas de eficiencia energética y se deben implementar algoritmos avanzados de programación de eficiencia energética en las pasarelas de red para mejorar la eficiencia energética general de la red. ^{[ 34 ] [ 63 ]}

Esta es una forma de procesamiento en red donde se supone que los nodos sensores no están protegidos y tienen energía disponible limitada, mientras que se supone que la estación base está protegida y tiene energía disponible ilimitada. La agregación complica los desafíos de seguridad ya existentes para las redes de sensores inalámbricas ^{[ 64 ]} y requiere nuevas técnicas de seguridad diseñadas específicamente para estos escenarios. Proporcionar seguridad para agregar datos en redes de sensores inalámbricas se conoce como agregación segura de datos en WSN . ^{[ 62 ] [ 64 ] [ 65 ]} fueron los primeros trabajos que discutieron técnicas para la agregación segura de datos en redes de sensores inalámbricas.

Dos de los principales desafíos de seguridad en la agregación segura de datos son la confidencialidad y la integridad de los datos. Si bien el cifrado se utiliza tradicionalmente para proporcionar confidencialidad de extremo a extremo en las redes de sensores inalámbricas, en un escenario de agregación segura de datos, los agregadores necesitan descifrar los datos cifrados para realizar la agregación. Esto expone el texto plano en los agregadores, lo que hace que los datos sean vulnerables a ataques de un adversario. De manera similar, un agregador puede inyectar datos falsos en el agregado y hacer que la estación base acepte datos falsos. Por lo tanto, si bien la agregación de datos mejora la eficiencia energética de una red, complica los desafíos de seguridad existentes. ^{[ 66 ]}