Using IOTA Tangle and Machine Learning for a Defensive Model-Based Approach Against Replication Attacks on Wireless Sensor Networks
Notice bibliographique
Résumé
Wireless Sensor Networks (WSNs) are essential for data collection across various domains but face growing risks from replication attacks, which introduce new vulnerabilities and security challenges. To address this issue, we propose a novel hybrid approach that integrates Distributed Ledger Technology (DLT) with adaptive Machine Learning (ML) methods, aiming to bolster both security and trustworthiness within WSNs. Specifically, our approach utilizes DLT to secure voting records and manage rewards, while adaptive ML models detect replica nodes by analyzing network parameters, including location, signal strength, and transmission rate. We present and evaluate three ML-based models for detecting replication attacks: 1) Random Forest Model (RFM), 2) Adaptive Weighted Random Forest Model based on Predicted Replica Nodes (AWRFM-PRN), and 3) Adaptive Weighted Random Forest Model based on Predicted Good and Replica Nodes (AWRFM-PGRN). The AWRFM-PRN and AWRFM-PGRN models enhance detection accuracy through iterative weight adjustments based on previous predictions. Our simulations show that the hybrid approach significantly improves detection performance compared to traditional methods. We evaluated our models by increasing the dataset size with varying proportions of replica nodes across ten subsets. We found that the AWRFM-PGRN model achieved around 71% accuracy when replica nodes comprised 50% or more of the network. Meanwhile, the AWRFM-PRN model demonstrated high effectiveness with accuracy ranging from 80% to 99% for replica nodes constituting 15% to 40% of the network. Furthermore, all models delivered nearly 99.9% accuracy when the proportion of replica nodes was between 5% and 10%. This innovative integration of DLT with adaptive ML modeling establishes a benchmark for robust and tamper-proof security in WSNs, offering significant enhancements over traditional ML techniques such as RFM, particularly in scenarios with high replica node counts.
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 | 0,001 | 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 ».