MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2073037239 · doi:10.1109/wowmom.2010.5535004

Towards securing mintroute in wireless sensor networks

2010· article· en· W2073037239 sur OpenAlexaff
Islam Hegazy, Reihaneh Safavi–Naini, Carey Williamson

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueSecurity in Wireless Sensor Networks
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer networkComputer scienceWireless sensor networkRouting protocolRelayBase stationNode (physics)Key distribution in wireless sensor networksProtocol (science)Vulnerability (computing)Routing (electronic design automation)WirelessWireless networkComputer securityEngineeringTelecommunications

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In a Wireless Sensor Network (WSN), the sensor nodes rely upon a multi-hop routing protocol to relay their data to the base station. However, most WSN routing protocols are vulnerable to attacks in which a malicious node can disrupt the routes, drop, modify, or divert data away from the base station. In this paper, we use the ns-2 network simulator to demonstrate the vulnerability of the MintRoute protocol to link quality attacks by a malicious node. We then propose a novel "sequence number gap trick" as a lightweight means to test for and detect the presence of a malicious attacker. The simulation results show that judicious use of the sequence number gap trick provides robust detection of malicious nodes, preserving the data delivery capabilities of the WSN.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0010,005
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,225
Écart entre enseignants0,218 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations16
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même sujetSecurity in Wireless Sensor NetworksTravaux en français237 207