اکتشاف و پردازش هوشمند دانش

اکتشاف و پردازش هوشمند دانش

افزایش بهینه طول عمر شبکه حسگر بیسیم پس از حمله اسمورف همراه با استفاده از سیستم تشخیص نفوذ مبتنی بر شبکه و الگوریتم خوشه بندی k-mean

نوع مقاله : مقاله پژوهشی

نویسندگان
1 دانشجوی کارشناسی ارشد، گروه مهندسی کامپیوتر، واحد همدان،دانشگاه آزاد اسلامی، همدان، ایران
2 استادیار، گروه مهندسی کامپیوتر، واحد همدان، دانشگاه آزاد اسلامی، همدان، ایران
چکیده
در دهه های اخیر شبکه های حسگر بی سیم با مشکلات روبه رو شده اند. یکی از مشکلات اساسی آن موضوع امنیت است. پیشرفت‌های بعدی در اتصال شبکه و قابلیت‌های محاسباتی، کاربردهای شبکه‌های حسگر بی‌سیم (WSN) را گسترش داده است. جمع آوری داده ها و انتقال به یک سرور دور، که در مکان های ایزوله قرار دارند، هدف اصلی شبکه های حسگر بی سیم (WSNs) است. این شبکه‌ها ممکن است زیرزمینی، زیرآبی، زمینی یا چندمدلی باشند. از آن‌ها در اتوماسیون صنعتی، مدیریت ترافیک، نظارت بر دستگاه‌های پزشکی و سایر حوزه‌ها می‌شود. با وجود رشد بازار، شبکه‌های حسگر بی‌سیم با چالش‌هایی روبرو هستند. کارایی انرژی، مرزهای‌سازی و پردازش، پهنای باند، نرخ خطا، منابع ذخیره‌شده و بقای شرایط سخت باید مورد توجه قرار گیرند. با استفاده از برخی روش های امنیت شبکه می توان با هدف مقابله کرد اما این روش ها بر طول عمر حسگر های شبکه اثر منفی می گذارند و باعث اتلاف انرژی کلی شبکه می شوند. در این مقاله ما با شبیه سازی یک شبکه حسگر بی سیم ابتدا با استفاده از الگوریتم خوشه بندی k-mean گره ها را در خوشه های مختلف تقسیم بندی می کنیم که از نظر فاصله با بقیه نودها و نود سر خوشه و همچنین انرژی مصرفی هرنود برای ارسال پیام وفاصله از ایستگاه پایه در بهینه ترین حالت ممکن است. سپس با شبیه سازی حمله اسمورف چند گره بیش از اندازه پیام ارسال می کند که باعث مصرف انرژی از حد نود می شود سپس با ایجاد یک سیستم تشخیص نفوذ گره های حمله کننده شناسایی و حذف می شوند. نوآوری این مقاله این است که علاوه بر شناسایی گره های حمله کننده دیگر که وضعیت آن ها عادی نیست را به عنوان گره مشکوک شناسایی و تحت نظر می گیرد و در پایان باعث افزایش طول عمر کلی مجموعه می شود.
کلیدواژه‌ها

1.       Chen, B., Hu, J., Zhao, Y., & Ghosh, B. K. (2022). Finite-time velocity-free rendezvous control of multiple AUV systems with intermittent communication. IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics: Systems52(10), 6618-6629.
2.       Cheng, B., Zhu, D., Zhao, S., & Chen, J. (2016). Situation-aware IoT service coordination using the event-driven SOA paradigm. IEEE Transactions on Network and Service Management13(2), 349-361.
3.       Fang, Y., Min, H., Wu, X., Wang, W., Zhao, X., & Mao, G. (2022). On-ramp merging strategies of connected and automated vehicles considering communication delay. IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems23(9), 15298-15312.
4.       Han, Y., Wang, B., Guan, T., Tian, D., Yang, G., Wei, W., ... & Chuah, J. H. (2022). Research on road environmental sense method of intelligent vehicle based on tracking check. IEEE transactions on intelligent transportation systems24(1), 1261-1275.
5.       Ifzarne, S., Tabbaa, H., Hafidi, I., & Lamghari, N. (2021). Anomaly detection using machine learning techniques in wireless sensor networks. In Journal of Physics: Conference Series (Vol. 1743, No. 1, p. 012021). IOP Publishing.
6.       Jiang, S., Zhao, C., Zhu, Y., Wang, C., & Du, Y. (2022). A Practical and Economical Ultrawideband Base Station Placement Approach for Indoor Autonomous Driving Systems. Journal of advanced transportation2022(1), 3815306.
7.       Jiang, Y., Liu, S., Li, M., Zhao, N., & Wu, M. (2022). A new adaptive co-site broadband interference cancellation method with auxiliary channel. Digital Communications and Networks.
8.      Liu, G. (2023). A Q-Learning-based distributed routing protocol for frequency-switchable magnetic induction-based wireless underground sensor networks. Future Generation Computer Systems139, 253-266.
9.       Liu, X., Shi, T., Zhou, G., Liu, M., Yin, Z., Yin, L., & Zheng, W. (2023). Emotion classification for short texts: an improved multi-label method. Humanities and Social Sciences Communications10(1), 1-9.
10.   Lv, Z., Cheng, C., & Song, H. (2022). Digital twins based on quantum networking. Ieee Network36(5), 88-93.
11.   Lv, Z., Qiao, L., & Nowak, R. (2022). Energy-efficient resource allocation of wireless energy transfer for the internet of everything in digital twins. IEEE Communications Magazine60(8), 68-73.
12.   Pandey, A., Kumar, D., Priyadarshi, R., & Nath, V. (2022). Development of smart village for better lifestyle of farmers by crop and health monitoring system. In Microelectronics, Communication Systems, Machine Learning and Internet of Things: Select Proceedings of MCMI 2020 (pp. 689-694). Singapore: Springer Nature Singapore.
13.   Sateesh, V. A., Dutta, I., Priyadarshi, R., & Nath, V. (2021). Fractional frequency reuse scheme for noise-limited cellular networks. In Proceedings of the Fourth International Conference on Microelectronics, Computing and Communication Systems: MCCS 2019 (pp. 995-1004). Springer Singapore.
14.   Sen, S., Sahoo, L., Tiwary, K., Simic, V., & Senapati, T. (2023). Wireless sensor network lifetime extension via K-Medoids and MCDM techniques in uncertain environment. Applied Sciences13(5), 3196.
15.   Xu, K. D., Guo, Y. J., Liu, Y., Deng, X., Chen, Q., & Ma, Z. (2021). 60-GHz compact dual-mode on-chip bandpass filter using GaAs technology. IEEE Electron Device Letters42(8), 1120-1123.
16.   Xiao, Z., Li, H., Jiang, H., Li, Y., Alazab, M., Zhu, Y., & Dustdar, S. (2023). Predicting urban region heat via learning arrive-stay-leave behaviors of private cars. IEEE transactions on intelligent transportation systems24(10), 10843-10856.
17.   Zhou, G., Zhang, R., & Huang, S. (2021). Generalized buffering algorithm. IEEE access9, 27140-27157.