Multi Trust-based Secure Trust Model for WSNs

سال انتشار: 1401
نوع سند: مقاله ژورنالی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 57

فایل این مقاله در 12 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد

استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:

لینک ثابت به این مقاله:

شناسه ملی سند علمی:

JR_JITM-14-6_011

تاریخ نمایه سازی: 22 تیر 1401

چکیده مقاله:

Trust “establishment (TE) among sensor nodes has become a vital requirement to improve security, reliability, and successful cooperation. Existing trust management approaches for large scale WSN are failed due to their low cooperation (i.e., dependability), higher communication and memory overheads (i.e., resource inefficient). This paper provides a new and comprehensive hybrid trust estimation approach for large scale WSN employing clustering to improve cooperation, trustworthiness, and security by detecting selfish sensor nodes with reduced resource (memory, power) consumption. The proposed scheme consists of unique features like authentication based data trust, scheduler based node trust, and attack resistant by giving the high penalty and minimum reward during node misbehavior. A task scheduling mechanism is employed for scheduling the significant task to reduce computation overhead. The proposed trust model would be capable to provide security against blackhole attack, grey hole attack, and badmouthing attack. Moreover, the proposed trust model feasibility has been tested with MATLAB. Simulation results exhibit the great performance of our proposed approach in terms of trust evaluation cost, prevention, and detection of malicious nodes with the help of analyzing consistency in trust values and communication” overhead.

کلیدواژه ها:

نویسندگان

Khan

School of Computer and Systems Sciences, JNU, New Delhi- ۱۱۰۰۶۷, India.

Singh

Ph.D., SCSS, Jawaharlal Nehru University, New Delhi, India.

Gupta

School of Computer and Systems Sciences, JNU, New Delhi- ۱۱۰۰۶۷, India.

Manjul

Department of Computer Science and Engineering, G B PEC, New India.

مراجع و منابع این مقاله:

لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :
  • Boukerch, A., Xu, L., & El-Khatib, K. (۲۰۰۷). Trust-based security ...
  • Basan, A., Basan, E., & Makarevich, O. (۲۰۱۶, October). Methodology ...
  • He, D., Chen, C., Chan, S., Bu, J., & Vasilakos, ...
  • Crosby, G. V., Pissinou, N., & Gadze, J. (۲۰۰۶, April). ...
  • Ganeriwal, S., Balzano, L. K., & Srivastava, M. B. (۲۰۰۸). ...
  • Jiang, J., Han, G., Wang, F., Shu, L., & Guizani, ...
  • Ishmanov, F., Malik, A. S., Kim, S. W., & Begalov, ...
  • Jadidoleslamy, H., Aref, M. R., & Bahramgiri, H. (۲۰۱۶). A ...
  • Tan, S., Li, X., & Dong, Q. (۲۰۱۵). A trust ...
  • Zhou, Y., Huang, T., & Wang, W. (۲۰۰۹, September). A ...
  • Feng, R., Xu, X., Zhou, X., & Wan, J. (۲۰۱۱). ...
  • Liu, Z., Zhang, Z., Liu, S., Ke, Y., & Chen, ...
  • Shaikh, R. A., Jameel, H., d'Auriol, B. J., Lee, H., ...
  • Bao, F., Chen, R., Chang, M., & Cho, J. H. ...
  • Li, X., Zhou, F., & Du, J. (۲۰۱۳). LDTS: A ...
  • Zhang, B., Huang, Z., & Xiang, Y. (۲۰۱۴). A novel ...
  • Ishmanov, F., Kim, S. W., & Nam, S. Y. (۲۰۱۵). ...
  • Jiang, J., Han, G., Wang, F., Shu, L., & Guizani, ...
  • Won, J., & Bertino, E. (۲۰۱۵, November). Distance-based trustworthiness assessment ...
  • Talbi, S., Koudil, M., Bouabdallah, A., & Benatchba, K. (۲۰۱۷). ...
  • Dogan, G., & Avincan, K. (۲۰۱۷). MultiProTru: A kalman filtering ...
  • Singh, M., Sardar, A. R., Majumder, K., & Sarkar, S. ...
  • Karthik, N., & Ananthanarayana, V. S. (۲۰۱۷). A hybrid trust ...
  • Khan, T., Singh, K., Abdel-Basset, M., Long, H. V., Singh, ...
  • Dai, L., Chang, Y., & Shen, Z. (۲۰۱۱). An optimal ...
  • Yao, Z., Kim, D., & Doh, Y. (۲۰۰۶, October). PLUS: ...
  • Zhang, J., Shankaran, R., Mehmet, A. O., Varadharajan, V., & ...
  • Nasser, N., Karim, L., & Taleb, T. (۲۰۱۳). Dynamic multilevel ...
  • نمایش کامل مراجع