An efficient collusion resistant security mechanism for heterogeneous sensor networks
Notice bibliographique
Résumé
Purpose As large‐scale homogeneous networks suffer from high costs of communication, computation, and storage requirements, the heterogeneous sensor networks (HSN) are preferred because they provide better performance and security solutions for scalable applications in dynamic environments. Random key pre‐distribution schemes are vulnerable to collusion attacks. The purpose of this paper is to propose an efficient collusion resistant security mechanism for heterogeneous sensor networks. Design/methodology/approach The authors consider a heterogeneous sensor network (HSN) consists of a small number of powerful high‐end H‐sensors and a large number of ordinary low‐end L‐sensors. However, homogeneous sensor network (MSN) consists of only L‐sensors. Since the collusion attack on key pre‐distribution scheme mainly takes advantage of the globally applicable keys, which are selected from the same key pool, they update the key ring after initial deployment and generate new key rings by using one‐way hash function on nodes' IDs and initial key rings. Further, in the proposed scheme, every node is authenticated by the BS in order to join the network. Findings The analysis of the proposed scheme shows that even if a large number of nodes are compromised, an adversary can only exploit a small number of keys near the compromised nodes, while other keys in the network remain safe. Originality/value The proposed key management scheme described in the paper outperforms the previous random key pre‐distribution schemes by: considerably reducing the storage requirement, and providing more resiliency against node capture and collusion attacks.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».