A Computationally Intelligent Approach to the Detection of Wormhole Attacks in Wireless Sensor Networks
Notice bibliographique
Résumé
A wormhole attack is one of the most critical and challenging security threats for wireless sensor networks because of its nature and ability to perform concealed malicious activities.This paper proposes an innovative wormhole detection scheme to detect wormhole attacks using computational intelligence and an artificial neural network (ANN).Most wormhole detection schemes reported in the literature assume the sensors are uniformly distributed in a network, and, furthermore, they use statistical and topological information and special hardware for their detection.However, these schemes may perform poorly in non-uniformly distributed networks, and, moreover, they may fail to defend against "out of band" and "in band" wormhole attacks.The aim of the proposed research is to develop a detection scheme that is able to detect all kinds of wormhole attacks in both uniformly and non-uniformly distributed sensor networks.Furthermore, the proposed research does not require any special hardware and causes no significant network overhead throughout the network.Most importantly, the probable location of the malicious nodes can be identified by the proposed ANN based detection scheme.We evaluate the efficacy of the proposed detection scheme in terms of detection accuracy, false positive rate, and false negative rate.The performance of the proposed algorithm is also compared with other machine learning techniques (i.e.SVM and regularized nonlinear logistic regression (LR) based detection models).The simulation results show that proposed ANN based algorithm outperforms the SVM or LR based detection schemes in terms of detection accuracy, false positive rate, and false negative rates.
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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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».