An Efficient and Truthful Leader IDS Election Mechanism for MANET
Notice bibliographique
Résumé
In this paper, we consider the problem of increasing the effectiveness of an Intrusion Detection System (IDS) for a cluster of nodes in ad hoc networks. To solve such a prob- lem, a head cluster is elected by the nodes to handle the de- tection service. Current solution elects a leader randomly without considering the energy level of nodes. Such solu- tion is vulnerable to selfish nodes that do not provide IDS service to others while at the same time benefiting from oth- ers' services. From our experiments, selfish nodes reduce the effectiveness of an IDS since less packets are inspected over time. Here, we are modeling a distributed, truthful, and efficient mechanism for electing a leader IDS that han- dles the detection process in a cluster. Our solution is able to balance the energy among all the nodes and increase the overall lifetime of an IDS in a cluster. In our model, incen- tives are given in the form of reputation to encourage the nodes to cooperate in the leader election process. The rep- utation is used to track the cooperative behavior of nodes where miss-behaving nodes are punished by withholding the cluster's services. Reputations are calculated based on the truth-telling mechanism design known as Vickrey, Clarke, and Groves (VCG). Our analysis prove that truth-telling is the dominant strategy for all the nodes and therefore effi- ciency is guaranteed. Finally, simulation results show that our mechanism improves the performance of an IDS in an- alyzing packets and punishes misbehaving nodes.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».