Enhanced Active Eavesdroppers Detection System for Multihop WSNs in Tactical IoT Applications
Notice bibliographique
Résumé
In tactical Internet of Things (IoT) applications, the broadcast nature of wireless sensor networks (WSNs) makes it easy to eavesdrop on their traffic. Furthermore, adversaries can access the sensor nodes to intercept and eavesdrop on critical wireless transmission. Research in this area focuses on reducing the eavesdropping probability through specific methods, such as encryption and transmission power control. However, eavesdropper detection techniques in WSNs do not exist in the literature. This article proposes a novel enhanced active eavesdroppers detection (EAED) system for homogeneous multihop WSNs. The EAED system consists of a monitoring module and a detection engine module. The Monitoring module plays a vital role in the EAED system to provide accurate measurements for the detection engine module. We propose three monitoring architectures for this measurement: 1) static monitoring nodes; 2) unmanned aerial vehicles (UAVs)-based monitoring; and 3) neighborhood monitoring. To find the optimal locations for static monitoring nodes, we use a genetic algorithm (GA). We also use the Hamiltonian path planning to calculate the flight path for UAVs. The detection engine module utilizes a lightweight anomaly detection method that employs the <inline-formula xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink"> <tex-math notation="LaTeX">$Z$ </tex-math></inline-formula>-test method and runs on edge devices. We analyze and discuss the network overhead, advantages, and disadvantages of different monitoring architectures. According to the simulation results, the EAED system can detect active eavesdroppers with a high acrlong DR <inline-formula xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink"> <tex-math notation="LaTeX">$({\ge }90\%)$ </tex-math></inline-formula> and a low false-positive rate <inline-formula xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink"> <tex-math notation="LaTeX">$({\leq }5\%$ </tex-math></inline-formula>) and outstanding performance (<inline-formula xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink"> <tex-math notation="LaTeX">${\mathrm{ AUC}}\approx 0.97$ </tex-math></inline-formula>).
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 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 | 0,000 | 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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 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 ».