Sybil Attack Detection: Improving Security of WSNs for Smart Power Grid Application
محل انتشار: کنفرانس فناوری شبکههای الکتریکی هوشمند
سال انتشار: 1391
نوع سند: مقاله کنفرانسی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 1,036
فایل این مقاله در 6 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
SEGT01_057
تاریخ نمایه سازی: 3 آذر 1392
چکیده مقاله:
For a large number of sensor network applications security is crucial, especially if the sensor network protects or monitors critical infrastructures such as electric powerinfrastructure. Smart grid revolutionizes the current electric power infrastructure by the use of wireless sensor networks.Sybil attack is one of the most disrupting attacks in the contextof wireless sensor networks. In this attack a malicious node forges multiple identities and therefore disrupts many networkprotocols such as routing, voting, data aggregation and misbehavior detection. This attack can make several forms ofattacks possible. It is also problematic for protocols that rely on voting schemes. Therefore a security mechanism against thisattack for wireless sensor networks is mandatory. In this paper we introduced a novel approach called SDTM (Sybil attack Detection using Traffic Monitoring) in a neighborbaseddetection manner to detect such attacks. This approach is based on the traffic density around nodes and uses statisticalmethods to detect the malicious nodes. For simulating our network we used OMNeT++ simulator. After 80 simulations the proposed mechanism (SDTM) achieved a 95.13% detection rate and a 2.29% misdetection rate. we have shown that the occurrence of a Sybil attack using this method is detectable
کلیدواژه ها:
نویسندگان
Shahrzad Golestani Najafabadi
Kerman Graduate University of Technology
Hamid Reza Naji
Kerman Graduate University of Technology
Ali Mahani
Shahid Bahonar University
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 :