Analytical Model for Sybil Attack Phases in Internet of Things
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The sybil attack in Internet of Things (IoT) commonly aims the sensing domain that may impose serious threat to the devices both in perception and communication layer. The singularity of the sybil attack is a sybil node that publish multiple identities of legitimate devices. It is highly essential to learn the behavior and predict possible actions of a sybil attacker while devising a defense mechanism for it. This paper provides a comprehensive characteristic analysis of sybil attack in IoT. Based on the nature of the task performed during this attack, it is classified into three phases as compromise, deployment, and launching phase. The compromise phase is modeled as an automaton with attacker state transition as a Markov chain model. A heuristic is also proposed for selection criteria of an attacker to compromise a node. In the deployment phase of the attack, an algorithm based on K -mean clustering is proposed to group compromised identities and deploy the sybil node for corresponding identities without violating the set of adjacent nodes. In the launching phase, the process of replacing sybil identities either over time or on detection is modeled using age replacement policy. The results depict that the proposed model effectively visualize the behavior of a sybil attacker in challenging environments of IoT.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 découle