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Enregistrement W2024888452 · doi:10.1109/glocomw.2012.6477720

Comparison of two security protocols for preventing packet dropping and message tampering attacks on AODV-based mobile ad Hoc networks

2012· article· en· W2024888452 sur OpenAlexafffund
Isaac Woungang, Sanjay Kumar Dhurandher, Vincent Koo, Issa Traoré

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueMobile Ad Hoc Networks
Établissements canadiensUniversity of VictoriaToronto Metropolitan University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésAd hoc On-Demand Distance Vector RoutingComputer scienceComputer networkNetwork packetPacket drop attackMobile ad hoc networkWormholeWireless ad hoc networkEncryptionRouting protocolDynamic Source RoutingWirelessLink-state routing protocolTelecommunicationsPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In Emergency MANETs (eMANETs), the broadcasting nature of the wireless medium, the lack of pre-established trust relationship among nodes, and the frequent topology changes, cause some serious security challenges, making the network vulnerable to malicious attacks such as wormhole attacks. This paper investigates a recently proposed Advanced Encryption Standard (AES)-based routing algorithm (so-called AODV-Wormhole Attack Detection Reaction - here referred to as AODV-WADR-AES) for securing AODV-based eMANETs against wormhole attacks. The proposal consists of substituting the AES part of the scheme by the Triple Data Encryption Standard (TDES), yielding the AODV-WADR-TDES routing algorithm, with the goal to study the performance of the algorithm where mobile devices that are incompatible with AES are part of eMANET nodes. In doing so, markers in the form of hash codes are included in the data packets to help consolidating the data integrity. Simulation results are presented to validate the proposed AODV-WADR-TDEA scheme. It is also shown that the AODV-WADR-AES scheme outperforms the AODV-WADR-TDES scheme in terms of end-to-end delay, packet delivery ratio, and number of packets traversing through the wormhole link.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,829
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,038
Tête enseignante GPT0,363
Écart entre enseignants0,325 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations5
Publié2012
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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