Cluster-Based Information-Centric Wireless Sensor Networks Management for Enhanced User Security Satisfaction in the Internet of Things
Notice bibliographique
Résumé
Many Internet of Things applications, such as smart cities and intelligent transportation, require accessible data to users (i.e., data consumers).To address users' timely data access needs, Information-Centric Wireless Sensor Networks (ICWSNs) were proposed that allow users to access data directly from cache nodes.Particularly, ICWSNs are clustered, and Cluster Heads (CHs) are selected to collect data from basic sensing nodes and act as cache nodes.Nevertheless, clustering and ensuring data security in ICWSNs is challenging.This is because sensor nodes are often resource-constrained, heterogeneous (i.e., perform different sensing tasks), and/or mobile.Driven by users' security and timely data access needs, in this thesis, cluster-based ICWSNs' management for enhanced user security satisfaction is investigated.First, a security-aware CHs selection algorithm is proposed to optimize network coverage that is subject to security and energy constraints.Then, cluster-based ICWSNs with heterogeneous communities are modeled analytically and compared to conventional cluster-based ICWSNs with heterogeneous sensor nodes.To overcome the identified energy-latency and security trade-off, a Security Level Aware algorithm for Clusterbased ICWSNs with Heterogeneous communities (SLAC-H) is proposed.In SLAC-H, community leaders collect and forward application-domain-specific data to CHs.Next, Node Embedding with Security Resource Allocation (NESRA) clustering algorithm for mobile ICWSNs is proposed.To improve user security satisfaction, NESRA allocates security resources to sensor nodes based on their location, mobility, and energy resources.Still, when security is set as a priority, many times, more energy is spent on security than is actually required.Therefore, along with the mobility-aware NESRA, User-aware clustering with Security Resource Allocation (USRA) algorithm is proposed.In USRA, a sink node determines which security resource each sensor node will be using for the next round to avoid over-utilization of network resources while satisfying user security needs.A summary of the proposed algorithms and some highlights for future work conclude this thesis. List of Tables4.1 Security levels mapping based on the security mechanism used [65]. .33 5.1 Security resources and their corresponding security levels. . . . . . . .43 5.2 Simulation settings. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .60 5.3 Average energy saving percentage for SLAC-H with on average 30 data requests per round and different path loss exponents. . . . . . . . . .62 5.4 Average total percentage of remaining energy during the lifetime of a cluster-based ICWSN for SLAC-H, TCM, and LEACH with heterogeneous communities and SLAC-H without communities with different data request arrival rates. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .62 5.5 Average total percentage of energy spent on security during the lifetime of a cluster-based ICWSN for SLAC-H, TCM, and LEACH with heterogeneous communities and SLAC-H without communities with different data request arrival rates. . . . . . . . . . . . . . . . . . . .63 5.6 Latency savings of cluster-based ICWSNs with heterogeneous communities compared to the case with no communities. . . . . . . . . . . .69 6.1 Simulation settings. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .84 7.1 Simulation settings. . . . . . . . . . . .
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».