A Markov chain model for securing link layer in mobile ad hoc networks
Notice bibliographique
Résumé
The increased usage of wireless ad-hoc networks (MANET), which is a collection of wireless mobile nodes that form a dynamic network without the need for infrastructure or centralized points, in many different applications has opened the door for many security challenges. In recent years, securing and protecting communications between mobile nodes in MANETs have become an active research field. The vast majority has only focused on providing authenticity of the route and mostly ignored the availability of malicious nodes in the environment. The aim of this work is to explore the effectiveness of the Request-to-Send (RTS) / Clear-to-Send (CTS) protocol in securing MANETs by avoiding such a node's communication with malicious nodes. It is assumed that a certain node is not listening to any RTS messages until it has a specific number of nodes within its range, and, it will have a fixed period of time before it replays a CTS message. In this paper, specific attention was paid to the security issues of a mobile single hop ad hoc network. We propose a general Markov chain model that satisfies the basic mobility requirements of a MANET and define the requirements for securing communication in this model. We perform MATLAB analysis for RTS/CTS handshake in IEEE 802.11 in order to secure link layer, which would protect the networks from malicious nodes. Our results show that the probability for a node to communicate with pernicious nodes is low.
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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 | 0,002 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».