On the Impact of the RPL Decreased Rank Attack on 6TiSCH Networks
Notice bibliographique
Résumé
The 6TiSCH protocol stack was designed to provide a reliable and time-bound multi-hop routing solution for the Industrial Internet of Things (1IoT), integrating the IPv6 Routing Protocol for Low Power and Lossy Networks (RPL) and Time-Slotted Channel Hopping (TSCH) protocols seamlessly. However, deviations from standard procedures by malicious nodes can severely affect network formation and operations, resulting in degraded performance. This study investigates the impact of the decreased rank attack (DRA) on RPL within the 6TiSCH network, examining its effects on network operations and per-formance. Experimental evaluation reveals that DRA can lead to an average delay of 21.4% in network formation and run-time disruptions, thereby affecting the 6TiSCH synchronization process. Consequently, node departures from the network and subsequent rejoining to maintain the topology increase by an average of 60.71 %. To deal with this disruption, the nodes need to send more keep-alive and RPL messages, resulting in an average increase of 69.70% and 20.08%, respectively, leading to a 49.9% increase in energy depletion. Furthermore, the D RA reduces the packet delivery ratio and increases the average end-to-end packet delay by averages of 5.13% and 20%, respectively. However, it is important to note that the impact of the attack can vary significantly depending on the specific configurations and setups used, such as network topology, network size, attacker position, neighboring density, and RPL/TSCH parameter 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 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».