Fault detection and diagnosis in wireless sensor networks

Les pannes sont la règle et non l'exception dans les réseaux de capteurs sans fil. Un nœud capteur est fragile et il peut échouer en raison de l'épuisement de la batterie ou de la destruction par un événement externe. En outre, le nœud peut capter et transmettre des valeurs incorrectes en raison de l'influence de l'environnement sur son fonctionnement. Les liens sont également vulnérables et leur panne peut provoquer un partitionnement du réseau et un changement dans la topologie du réseau, ce qui conduit à une perte ou à un retard des données. Dans le cas où les nœuds sont portés par des objets mobiles, ils peuvent être mis hors de portée de la communication. Les réseaux de capteurs sont également sujets à des attaques malveillantes, telles que le déni de service, l'injection de paquets défectueux, entraînant un comportement inattendu du système et ainsi de suite. En plus de ces défaillances prédéfinies (c'est-à-dire avec des types et symptômes connus), les réseaux de capteurs présentent aussi des défaillances silencieuses qui ne sont pas connues à l'avance, et qui sont très liées au système. En revanche, les applications de RCSF, en particulier les applications de sécurité critiques, telles que la détection d'incendie ou les systèmes d'alarme, nécessitent un fonctionnement continu et fiable du système. Cependant, la garantie d'un fonctionnement correct d'un système pendant l'exécution est une tâche difficile. Cela est dû aux nombreux types de pannes que l'on peut rencontrer dans un tel système vulnérable et non fiable. Une approche holistique de la gestion des fautes qui aborde tous les types de fautes n'existe pas. En effet, les travaux existants se focalisent sur certains états d'incohérence du système. La raison en est simple : la consommation d'énergie augmente en fonction du nombre d'éléments à surveiller, de la quantité d'informations à collecter et parfois à échanger. Dans cette thèse, nous proposons un «Framework » global pour la gestion des fautes dans un réseau de capteurs. Ce framework, appelé « IFTF », fournit une vision complète de l'état du système avec la possibilité de diagnostiquer des phénomènes anormaux. IFTF détecte les anomalies au niveau des données, diagnostique les défaillances de réseau, détecte les défaillances d'applications, et identifie les zones affectées du réseau. Ces objectifs sont atteints grâce à la combinaison efficace d'un service de diagnostic réseau (surveillance au niveau des composants), un service de test d'applications (surveillance au niveau du système) et un système de validation des données. Les deux premiers services résident sur chaque nœud du réseau et le système de validation des données réside sur chaque chef de groupe. Grâce à IFTF, les opérations de maintenance et de reconfiguration seront plus efficaces, menant à un système WSN (Wireless Sensor Network) plus fiable. Du point de vue conception, IFTF fournit de nombreux paramètres ajustables qui le rendent approprié aux divers types d'applications. Les résultats de simulation montrent que la solution présentée est efficace en termes de coût mémoire et d'énergie. En effet, le système de validation des données n'induit pas un surcoût de communication. De plus, le fonctionnement des deux services test et diagnostic augmente la consommation d'énergie de 4% en moyenne, par rapport au fonctionnement du service de diagnostic uniquement.Sensor faults are the rule and not the exception in every Wireless Sensor Network (WSN) deployment. Sensor nodes are fragile, and they may fail due to depletion of batteries or destruction by an external event. In addition, nodes may capture and communicate incorrect readings because of environmental influence on their sensing components. Links are also failure-prone, causing network partitions and dynamic changes in network topology, leading to delays in data communications. Links may fail when permanently or temporarily blocked by an external or environmental condition. Packets may be corrupted due to the erroneous nature of communications. When nodes are embedded or carried by mobile objects, nodes can be taken out of the range of communications. WSNs are also prone to malicious attacks, such as denial of service, injection of faulty packets, leading to unexpected behavior of the system and so on. In addition to these predefined faults or failures (i.e., with known types and symptoms), many times the sensor networks exhibits silent failures that are unknown beforehand and highly system-related. Applications over WSNs, in particular safety critical applications, such as fire detection or burglar alarm systems, require continuous and reliable operation of the system. However, validating that a WSN system will function correctly at run time is a hard problem. This is due to the numerous faults that can be encountered in the resource constrained nature of sensor platforms together with the unreliability of the wireless links networks. A holistic fault management approach that addresses all fault issues does not exist. Existing work most likely misses some potential causes of system failures. The reason is simple : the more elements to monitor, the more information to be collected and sometimes to be exchanged, then the more the energy consumption becomes higher. In this thesis, we propose an Integrated Fault Tolerance Framework (IFTF) that provides a complete picture of the system health with possibility to zoom in on the fault reasons of abnormal phenomena. IFTF detects data anomalies, diagnoses network failures, detects application level failures, identifies affected areas of the network and may determine the root causes of application malfunctioning. These goals are achieved efficiently through combining a network diagnosis service (component/element level monitoring) with an application testing service (system level monitoring) and a data validation system. The first two services reside on each node in the network and the data validation system resides on each cluster head. Thanks to IFTF, the maintenance and reconfiguration operations will be more efficient leading to a more dependable WSN. From the design view, IFTF offers to the application many tunable parameters that make it suitable for various application needs. Simulation results show that the presented solution is efficient both in terms of memory use and power consumption. Data validation system does not incur power consumption (communication overhead). Using testing service combined to diagnosis service incurs a 4 %, on average, increase in power consumption compared to using solely network diagnosis solutions