EBR: Routing Protocol to Detect Blackhole Attacks in Mobile Ad Hoc Networks
Notice bibliographique
Résumé
The presence of malevolent nodes in mobile ad hoc networks (MANETs) would lead to genuine security concerns. These nodes may disturb the routing process or deform the pattern of the data packets passing through the network. The MANET is extremely liable to attacks, owing to its characteristics of the network framework, such as the absence of infrastructure, moveable topology, and a centralized control unit. One of the most common attacks in MANETs is the blackhole attack. MANET nodes are susceptible to spectacular degradation of network performance in the presence of such attacks. In this regard, detecting or preventing deceitful nodes that will launch blackhole attacks is a challenge in MANETs. In this paper, we propose an Enhanced Blackhole Resistance (EBR) protocol to identify and resist nodes that are responsible for blackhole attacks. EBR can avoid congested traffic by passing the data packets through a safe route with the minimum RTT. The EBR protocol uses a combination of time to live (TTL) and round trip time (RTT), which is also called a TR mechanism, to detect the blackhole attacks. Our algorithm does not require any cryptographic or authentication mechanisms. Simulation results prove that EBR behaves better than other protocols in terms of throughput, end-to-end delay, packet delivery ratio, energy, and routing overhead.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».