HW_Presentation_TR.pptx

Aktif Güven ile Kümelenmiş
Kablosuz Sensör Ağında Kara
Delik ve Seçici Yönlendirme
Saldırısının Tespiti ve Önlenmesi
Esma DİLEK
esma.dilek@gazi.edu.tr
Fen Bilimleri Enstitüsü
Bilgi Güvenliği Mühendisliği
No: 21833904001
BİLİMSEL ARAŞTIRMA YÖNTEMLERİ VE ETİK

SUNUM PLANI
2
1
GİRİŞ YÖNTEM
DEĞERLENDİRMELER
/ TARTIŞMA
LİTERATÜR
TARAMASI
SONUÇLAR KAYNAKLAR
2 3 4 5 6

GİRİŞ
4
Kablosuz Sensör Ağı (KSA)
Uygulamaları
Çevre izleme, tıbbi sağlık hizmeti, askeri
gözlem, ulaşım optimizasyon hizmetleri, ev
aletleri yönetimi, acil durum senaryoları,
üretim ortamları izleme, savaş alanları
izleme vb.
Güvenlik İhtiyacı
Bir KSA’daki sensör düğümleri tarafından
algılanan verilerin, hem içeriden hem de
dışarıdan saldırılara karşı korunması
gerekir. KSA’lar, ağ katmanında izinsiz ağa
girenlerden kaynaklanan çeşitli güvenlik
tehditlerine karşı savunmasızdır.
Yöntem
Düğümün seçilmesi ve KSA’lar için veri
paketlerinin güvenliğinin sağlanması için iki
aşamalı güvenlik mekanizması ve ikili
güvence şeması kullanan güvenilir ve
güvenli bir yönlendirme şeması.
Aktif Güven Tabanlı Yaklaşım Güvenli Yönlendirme Yolu Deneysel sonuçlar
Her iki şema da KSA, yönlendirme
sırasında kara delik saldırısı ve seçici
yönlendirme saldırısı gibi çeşitli saldırı
türlerine karşı korumak için Aktif
Güven'e dayanmaktadır.
Önerilen yöntem, güvenilir yolu
belirlemekte, güven ve CS (Cuckoo
arama) algoritmasını kullanarak güvenli
yönlendirme yollarını bulmaktadır.
Deneysel sonuçlar, önerilen sistemin
yalnızca güvenli bir yönlendirme yolu
bulmakla kalmayıp, aynı zamanda ağ
ömrünü en üst düzeye çıkarabileceğini
ve enerji tüketimini
dengeleyebileceğini göstermiştir.

LİTERATÜR TARAMASI
2
İlgili Çalışmalar
5

LİTERATÜR TARAMASI
6
Liu vd.
aktif algılamaya dayalı bir Aktif
Güven yönlendirme sistemi
geliştirmiştir. Bu sistem, yüksek
güvenlik, yönlendirme, beklenti
ve ölçeklenebilirliğe sahiptir.
Das vd.
küme başlarının dinamik oluşumu için
genetik algoritmayı (GA) kullanmış, ayrıca
sensör düğümlerinin güvenini kullanarak
düğümlerin küme düğümünden uzaklığına
bağlı olarak kümeleri kullanmıştır.
Sharmila vd.
KSA içindeki düden saldırısının tespiti
için hafif tespit şeması uygulamıştır.
Mesaj özeti tekniği, düden saldırılarını
tanımlamak için tasarlamış ve çok az
çarpışma direnci sağlamıştır.
Karlof vd.
KSA’da sessize alma
güvenliği üzerinde
çalışmıştır.
Alajmi vd.
seçici yönlendirme saldırısını
tespit etmek ve izlemek için seçici
yönlendirme algılama (SFD) ve
izleme yaklaşımı önermiştir.
Geethu vd.
çok yollu iletim sistemi geliştirmiştir.
Yerleşik sistem, seçici yönlendirme
saldırısına karşı savunma tekniği
olarak kullanılmıştır.
Motamedi vd.
KSA içindeki kara delik saldırılarını
tespit etmek için insansız hava
araçları (İHA'lar) tasarlamıştır.
Latha vd.
yönlendirme yolunu güvenli olarak
aramak için kullanılan ve ayrıca güvenilir
sensör düğümünü bulmak için kullanılan
bir güvenlik yöntemi uygulamıştır.

YÖNTEM
3.1. Sistem modeli
3.2. Güven ve Cuckoo arama (CS) algoritması
kullanarak kümelenmiş KSA’daki kötücül
saldırıları tespit etme ve önleme 7
3

YÖNTEM
8
Sistem modeli
▰ KSA, yalnızca bir alıcı düğüm veya baz istasyonu (BS) ile
gösterilen bir dizi sensör düğümü içerir.
▰ Veriler, küme başı tabanlı yönlendirme yöntemleri ile her
bir sensör düğümünden baz istasyonuna iletilir.
▰ Küme grupları ağ içinde oluşturulursa, veri paketleri her
sensör düğümünden ilgili küme başına iletilir ve küme
başı tüm veri paketlerini toplar.
▰ Toplanan veri paketleri baz istasyonuna iletilir.
Kümelenmiş kablosuz sensör ağına genel bakış

9
▰ Önerilen yöntemin uygulanması birden fazla adımdan
oluşmaktadır.
▰ Sistem, düğüm seçimi için «iki aşamalı güvenlik
mekanizması», veri paketi güvenliği için «ikili güvence
şeması» ve «güven kullanılarak güvenli yönlendirme
yolunun belirlenmesi ve Cuckoo arama (CS)
optimizasyonu»ndan oluşur.
▰ Bu sistem akışının temel amacı, ağ ömrünü en üst düzeye
çıkarmaktır.
Önerilen sistemin blok şeması
YÖNTEM
Güven ve Cuckoo arama (CS) algoritması kullanarak kümelenmiş
KSA’daki kötücül saldırıları tespit etme ve önleme

10
▰ Ağ, yönlendirme algoritmasını etkin bir şekilde çalıştırmak için sensör
düğümleri ve bağlantı kenarları yardımıyla kurulur.
▰ Her düğüm ve kenarın KSA’da benzersiz bir kimliği (ID’si) vardır.
1. Ağ kurulumu
YÖNTEM

11
▰ Ağı kurulduktan sonra, kaynak düğüm ve hedef düğüm, karşılık gelen
kimlikleriyle seçilir.
▰ Düğüm seçimi süreci, kullanıcının ilgili kimlik adresleriyle birlikte kaynak ve
hedef düğümleri seçebilmesine imkan verir.
2. Kaynak ve hedef düğümlerin seçimi
YÖNTEM
Önerilen sistemin akış şeması

12
▰ Kaynak ve hedef düğümler seçildikten sonra, iki aşamalı güvenlik
mekanizmaları kullanılarak ağdaki en kısa ve güvenli yönlendirme yolunu
bulmak için k-yolu yönlendirme şeması oluşturulur.
▰ k-yolu yönlendirme şeması, sensör ağındaki her kenarın en kısa bant
genişliği değerine sahip olduğunu varsayarak, iletim ağlarındaki iki sensör
düğümü arasındaki minimum olası bant genişliğini veya en kısa yolu bulma
korelasyonuna dayanmaktadır.
3. k-yol’larının üretilmesi
YÖNTEM

13
▰ Üretilen yol, güvenli verileri, önerilen iki aşamalı güvenlik mekanizması
kullanılarak kaynak düğümden hedef düğüme iletmek için seçilir.
▰ İlk aşama, yolların çoğunun tahmin edildiğini temsil eder. Yol tahmin
edildikten sonra, hesaplanan yollardaki kötücül düğümler Tespit Paketi (DP)
kullanılarak belirlenir.
▰ Kötücül düğüm tespit edildikten sonra, yönlendirme yolunun güvenliğini
sağlamak için güvene dayalı mekanizma kullanılarak tüm yol için minimum
eşik değeri dikkate alınır.
▰ Eşik değeri, veri yönlendirme için minimum eşik değerine sahip her yol için
tahmin edilir.
▰ Minimum eşik değerine göre güvenilen yollar seçilir.
4. Düğüm seçimi için iki aşamalı güvenlik mekanizması
(Güvenilir yol seçimi 1. adım)
YÖNTEM

14
▰ Güvenlik mekanizması, verileri dolandırıcılık uyarısından korur.
▰ Bilgileri korumak için sistem ECC algoritmasını kullanır. Bu algoritma
kullanılarak veriler, gerçek yönlendirmeden önce şifrelenir. Şifrelemeden
sonra, orijinal veriler yetkisiz erişimlerden korunur.
▰ Sensör düğümlerinde veri bütünlüğünü kontrol etmek için SHA-1 özetleme
algoritması kullanılır.
▰ Ağ, şifrelenmiş paketi ve buna karşılık gelen özetleme değerini seçilen
güvenilir yönlendirme yolu aracılığıyla gönderir.
5. Veri paketi güvenliği için ikili güvence şeması
(Güvenilir yol seçimi 2. adım)
YÖNTEM

15
▰ Güven sağlandığında, kaynak düğümden hedef düğüme giden olası yollar
bulunur.
6. Birden çok yol bulma
YÖNTEM

16
▰ Verileri en uygun ve güvenli yönlendirme yolu aracılığıyla etkin bir şekilde
iletmek için CS algoritması kullanılır.
▰ CS algoritması, düğümden kara delik ve seçici yönlendirme saldırısını atan,
çok koşullu optimizasyon sorunu ile ilgilenir.
▰ Güvenli yönlendirme yolları, güvenlik için daha iyi yönlendirme yolu bulmak
için kullanılan güven & CS algoritması kullanılarak tahmin edilen çoklu
yollardan belirlenir.
▰ Böylece KSA, kara delikten ve seçici yönlendirme saldırılarından korunmuş
olur.
7. Güven & Cuckoo arama (CS) optimizasyonunu
kullanarak güvenli yönlendirme yollarının belirlenmesi
(Güvenli yol bulma)
YÖNTEM

17
▰ Güvenilir yol yeterliyse, veri paketi güvenilir yoldan gönderilir; aksi
takdirde ağda bulunan diğer güvenilir yollar seçilir.
YÖNTEM

18
▰ Paket boyutu beklenen boyuttan büyükse, sensör düğümü reddedilir ve
veriler doğrudan önceki düğümden sonraki düğüme iletilir; aksi takdirde
veriler doğrudan iletilir ve koşul sonlandırılır.
YÖNTEM

19
▰ Verileri ilettikten sonra, önceki düğüm sonraki düğümün aralığında değilse
ortak komşu düğüm bulunur ve veriler bu düğüme iletilir; değilse, veriler
sonraki düğüme gönderilir ve koşul sonlandırılır.
YÖNTEM

20
▰ Sonuç olarak, sensör verileri, önerilen mekanizma ile daha iyi bir
yönlendirme yolu bulmayı başarır.
YÖNTEM

21
▰ Algılama Paketi (Detection Packet=DP); k-yolu oluşturma adımında
hesaplanan her yol için kaynak düğüm ID’si, hedef düğüm ID’si ve yol
uzunluğu (atlama sayısı) gibi bilgileri içerir.
Algılama Paketi = DP = {KaynakID, HedefID, YolUzunluğu}
▰ Yoldaki her düğüm, DP'yi hedef düğüme ilettikten sonra, kaynak düğüme geri
bildirim paketi (Feedback Packet=FP) gönderir, bu da düğümün son düğüme
başarıyla ulaştığı anlamına gelir.
Geri Bildirim Paketi = FP = {KaynakID, HedefID, YolUzunluğu}
Düğüm seçimi için iki aşamalı güvenlik mekanizması
(Algılama paketi ile saldırı düğümlerinin tespiti)
YÖNTEM

22
▰ Veri yönlendirme için en güvenli yol anlamına gelen minimum eşik değerine
sahip her yol için Eşik Değeri hesaplanır.
▰ Her sensör düğümü, veri paketlerinin yönlendirilmesi sırasında kara delik ve
seçici yönlendirme saldırılarından kaçınmak için bir güven düğümü tahmini
elde eder.
▰ Her bir düğüm ve yol için güven eşik değeri hesaplanır.
NodeTrust =
YÖNTEM
Düğüm seçimi için iki aşamalı güvenlik mekanizması
(Güvene göre saldırı düğümlerinin tespiti)

23
▰ Kötücül bir sensör düğümü tespit edilirse, yönlendirme protokolü, şüpheli
düğümün yönlendirme yollarından ilerlemesini engeller.
▰ Bir sensör düğümü bir veri paketi aldığında, verinin türünü ve boyutunu içeren
Paket Bilgisi (Packet Information=PI) ile verileri doğrular. Veri türü
eşleşmezse, veri saldırısının önceki sensör düğümünde gerçekleştiği kabul edilir.
Paket Bilgisi = PI = {Veri Türü, Veri Boyutu}
▰ Bu durumda, sensör düğümü bu paketi ağdan düşürür ve kalan paketleri bir
sonraki sensör düğümüne iletir.
▰ Seçici yönlendirme saldırısında, veri paketindeki verinin türü ile veri boyutu
eşleşmez.
Veri paketi güvenliği için ikili güvence şeması (Seçici
yönlendirme tabanlı paket doğrulama)
YÖNTEM

24
▰ Kaynak düğümde üretilen veriler paketlere dönüştürülür.
▰ Sonra, her paket ECC şifreleme algoritması kullanılarak şifrelenir.
▰ Oluşturulan şifreli paket için SHA-1 özetleme algoritması kullanılarak
özetleme değeri oluşturulur.
▰ Ağ, şifrelenmiş paketi ve buna karşılık gelen özetleme değerini seçilen
güvenilir yönlendirme yolundan gönderir.
▰ Yoldaki her alıcı düğümde, alınan şifreli paket için özetleme değeri
hesaplanır. Hesaplanan özet değeri, alınan özet değeriyle aynı ise, aktarım
sırasında verilerin korunduğu ve düğümün bir saldırgandan etkilenmediği
anlamına gelir.
Veri paketi güvenliği için ikili güvence şeması (ECC-
tabanlı paket güvenliği)
YÖNTEM

SONUÇLAR
4
4.1. Platform
4.2. Simülasyon Koşulları
4.3. Performans değerlendirme metrikleri
25
4.4. Deneysel sonuçlar
4.5. Karşılaştırmalı analiz

DENEYSEL SONUÇLAR
Geliştirilen sistem, Windows
işletim sisteminde Java ortamı
(sürüm JDK 6) kullanılarak
oluşturulmuştur ve çalışması
için herhangi bir özel donanım
gerektirmemektedir.
NetBeans SDK (sürüm
6.9) geliştirme aracı
olarak kullanılmıştır.
Sistemde, sensör ağını
oluşturmak için Jung
aracı kullanılmıştır.
26
Platform

DENEYSEL SONUÇLAR
▰ Sensör düğümlerinin sayısı deney sırasında
değiştirilmiş ve önerilen şema, simülasyon
parametreleri aracılığıyla tahmin edilmiştir.
▰ Sonuçlar, enerji tüketimi, paket teslim/kayıp oranı,
verim ve gecikme süresi açısından SFD, E2TRP ve
Aktif Güven algoritmaları gibi mevcut yöntemlerle
karşılaştırılmıştır.
27
Simülasyon Koşulları
Simülasyon parametreleri Değerler
Karşılaştırılan yöntemler SFD, E2TRP, Aktif Güven
Simülasyon alanı 100 m x 100 m
Ağdaki düğüm sayısı 50-100
Başlangıç enerji seviyesi 1 J
Popülasyon büyüklüğü 10
Verici enerji 0.454 J
Alıcı enerji 0.25 J
Hareket hızı 1 m/s
Simülasyon süresi 1800 s

Sensör düğümünün Enerji Tüketimi en
aza indirilmelidir.
28
Alınan ve oluşturulan paketler, izleme
dosyasına kaydedilerek Paket Teslim
Oranı (PDR) hesaplanmıştır.
Gecikme, bir veri paketinin belirlenmiş
bir noktadan diğerine ne kadar sürede
ulaştığının bir ifadesi olarak
hesaplanmıştır.
DENEYSEL SONUÇLAR
Performans değerlendirme metrikleri
ENERJİ
TÜKETİMİ
PAKET
TESLİM
ORANI
(PDR)
VERİM
GECİKME
Verim, belirli bir süre içinde bir konumdan
diğerine iletilen veya işlenen veri miktarı
olarak hesaplanmıştır.

DENEYSEL SONUÇLAR
29
Deneysel sonuçlar
▰ Şekil (a), sensör düğümlerinin kırmızı olarak
işaretlendiği ağ kurulumunu temsil etmektedir.
▰ Şekil (b) ve (c), kaynak düğüm olarak 0 ve hedef
düğüm olarak 12'yi belirterek, kaynak düğüm ve
ağdaki hedef düğümü seçimini göstermektedir.
▰ Şekil (d), düğüm seçimi sürecinden üretilen tüm
yolların hesaplanmasını göstermektedir.
(a) Ağ kurulumu, (b) kaynak düğüm seçimi, (c) hedef düğüm, (d) düğüm seçimi
sürecinden üretilen tüm yolların hesaplanması

DENEYSEL SONUÇLAR
30
Deneysel sonuçlar
▰ Bu şekilde, ağdaki saldırı düğümlerinin tespit edilmesi
temsil edilmektedir.
▰ Şekil (a), önerilen sistem tarafından tespit edilen hem kara
delik hem de seçici yönlendirme saldırılarının sonuçlarını
göstermektedir.
▰ Şekil (b), gerçekleştirilen güvenli yönlendirme yolu
seçimini göstermektedir.
▰ Şekil (c) atlanan yolu temsil etmektedir.
▰ Şekil (d), verilerin iletildiği yolu gösterir.
(a) kara delik ve seçici yönlendirme saldırıları tespiti (b) güvenli yönlendirme yolu seçimi,
(c) atlanan yollar, (d) verilerin iletildiği yol

DENEYSEL SONUÇLAR
31
Karşılaştırmalı analiz - Enerji tüketimi
▰ Kara delik saldırganı, gerçek veriler
yönlendirmeden önce tespit edildiğinden ve bir
paket düşüşünden sonra veriler kurtarıldığından
önerilen sistemde enerji tüketimi minimumdur.
▰ Ağ büyüklüğü 8 olduğunda, SFD, E2TRP ve Aktif
Güven için enerji tüketimi 145J, 119J ve 100J iken,
önerilen sistem için enerji tüketimi 98J’dür.
▰ Mevcut sistemlerle karşılaştırıldığında, önerilen
yöntemde enerji tüketimi düşük olup, yüksek
enerji verimliliği ile daha iyi sonuçlar üretilmiştir.

DENEYSEL SONUÇLAR
32
Karşılaştırmalı analiz - Gecikme
▰ Önerilen sistemin gecikme süresi diğer
tekniklere göre minimumdur.
▰ Ağ büyüklüğü 8 olduğunda, SFD, E2TRP ve
Aktif Güven için gecikme süresi 41.500 ms,
35.900 ms ve 27.000 ms iken, önerilen
yöntem için gecikme süresi yalnızca 16.000
ms'dir.

DENEYSEL SONUÇLAR
33
Karşılaştırmalı analiz - Yönlendirme yol uzunluğu
▰ Yol uzunluğu, belirli bir yoldaki kaynaktan hedefe
atlama sayısıdır.
▰ Önerilen sistemde yönlendirme yolu uzunluğu
minimize edilerek veri gönderimi sırasında enerji
tüketimi azaltılmıştır.
▰ Ağ büyüklüğü 8 iken, yol uzunluğu SFD için 7, E2TRP
için 5, Aktif Güven için 6 ve önerilen yöntem için 4'tür.

DENEYSEL SONUÇLAR
34
Karşılaştırmalı analiz – Ağ ömrü
▰ Gerçek veri yönlendirmeden önce hem kara delik
hem de seçici yönlendirme saldırısını ortadan
kaldırdığından önerilen sistemde ağın ömrü
uzamıştır.
▰ Ağ boyutu 8 olduğunda SFD, E2TRP ve Aktif Güven
gibi mevcut yaklaşımlar için sistemin canlı kaldığı
süre 535s, 346s ve 300s iken önerilen yöntemde
620s'dir.

DENEYSEL SONUÇLAR
35
Karşılaştırmalı analiz – Enerji verimliliği
▰ Homojen bir ağ için önerilen sistemde enerji
verimliliği yüksektir.
▰ Ağ büyüklüğü 8 iken, mevcut yaklaşımlar, SFD,
E2TRP ve Aktif Güven için sistemin canlı kaldığı
süre 34.8s, 50s ve 75s’dir; ancak önerilen
yöntemde 160s'dir.

DENEYSEL SONUÇLAR
36
Karşılaştırmalı analiz - Verim
▰ Ağ büyüklüğü 8 iken, SFD, E2TRP ve Aktif
Güven’deki verim oranı %27, %56,23 ve
%38’dir; ancak önerilen sistemde bu oran
%68'dir.
▰ Mevcut tekniklerin verim değerleri ile
karşılaştırıldığında, önerilen yöntemin
verimi daha yüksektir.
Network Size
Throughput
Analysis
(%)

DENEYSEL SONUÇLAR
37
Karşılaştırmalı analiz - Paket Kayıp Oranı (PDR)
▰ Önerilen sistemdeki PDR, karşılaştırılan mevcut
sistemlerden daha düşüktür.
▰ PDR analizi, ağ büyüklüğü 8, 10, 12, 14 ve 16
olduğunda, mevcut yaklaşımların PDR'lerinin çok
daha yüksek olduğunu göstermektedir.
▰ Mevcut değerler önerilen yöntem ile
karşılaştırıldığında; SFD, E2TRP, Aktif Güven ve
önerilen sistem için %86,23, %49,43, %25,5 ve %8
paket kayıp oranları görülmektedir.
▰ Önerilen sistemin PDR'si, SFD, E2TRP ve Aktif
Güven’den çok daha düşüktür.
▰ Önerilen yöntemin, ağda yüksek enerji verimliliği ile
daha iyi sonuçlar ürettiği görülmektedir.

DENEYSEL SONUÇLAR
▰ Önerilen yöntemin
gecikme süresi
20.000 ms'dir; ancak
SFD, E2TRP ve Aktif
Güven gibi mevcut
yöntemler, sırasıyla
45.000 ms, 35.820 ms
ve 23.000 ms gecikme
süresine sahiptir.
verimi %85’tir; ancak
SFD, E2TRP ve Aktif
Güven gibi mevcut
yöntemlerin verimi
ise sırasıyla %30,
%62,02 ve %35'tir.
38
Karşılaştırmalı analiz
enerji tüketimi 160J
iken, SFD, E2TRP ve
Aktif Güven gibi
mevcut yöntemler,
sırasıyla 364J, 310J ve
280J enerji
tüketimine sahiptir.
▰ SFD, E2TRP ve Aktif
Güven gibi mevcut
yöntemlerin PDR'si
sırasıyla %96,23, %24,3
ve %24,3’tür; ancak
önerilen yöntemin
PDR'si %18'dir.
Yöntemler Ağ Büyüklüğü Enerji Tüketimi (J) Gecikme (ms) Verim (%) Paket Kayıp Oranı (%)
SFD 16 364 45.000 30 96,23
E2TRP 16 310 35.820 62,02 24,3
Aktif Güven 16 280 23.000 35 24,3
Önerilen yöntem 16 160 20.000 85 18

DEĞERLENDİRMELER / TARTIŞMA
5
39

SONUÇ / DEĞERLENDİRMELER
40
Yüksek enerji verimliliği ile
ağdaki kötü amaçlı düğümleri
hızla tespit etmiştir.
Kara delik ve seçici yönlendirme
saldırılarının tespiti ve
önlenmesi, paket teslim oranını
en üst düzeye çıkarmış; veri
paketlerinin KSA’da güvenli bir
şekilde iletilmesini sağlamıştır.
Heterojen ve homojen ağda,
enerji tüketimi, gecikme süresi,
yol uzunluğu, ağ ömrü açısından
mevcut çalışmalardan daha iyi
sonuçlar üretmiştir.
Max. doğruluk, min. enerji
tüketimi, kullanım kolaylığı,
gizlilik ve güvenilirlik gibi
özellikleri sayesinde, gerçek
zamanlı KSA uygulamaları için
pratik bir yöntemdir.
iki aşamalı güvenlik mekanizması & ikili güvence şeması
HIZLI
TESPİT GÜVENLİ
ETKİLİ PRATİK

“
Bilimsel çalışmalarda, daha fazla iyileştirme ve
araştırma için her zaman imkan vardır.
Gelecekteki bilimsel çalışmalarda, verinin
şifrelenmesi için literatürdeki diğer kriptografik
algoritma türleri araştırılabilir ve güvenli
yönlendirme yollarının bulunması için diğer
arama algoritmaları ile karşılaştırma yapılabilir.
41
41

KAYNAKLAR
▰ Kellner, A., Alfandi, O., Alfandi, O., Hogrefe, D.: A survey on measures for secure routing in wireless sensor networks. Proc. Int. J. Sens. Netw. Data Commun. 1, 17 (2012)
▰ Dewal, P., Narula, G.S., Jain, V.: Detection and prevention of black hole attacks in cluster based wireless sensor networks. In: Proceedings in 2016 3rd International
Conference on Computing for Sustainable Global Development (INDIACom), New Delhi, India, pp. 3399–3403 (2016)
▰ Karlof, C.,Wagner, D.: Secure routing inwireless sensor networks: attacks and countermeasures. In: Proceedings in the First IEEE International Workshop on Sensor
Network Protocols and Applications, Anchorage, AK, USA, pp. 113–127 (2003)
▰ Alajmi, N.M., Elleithy, K.: A new approach for detecting and monitoring of selective forwarding attack in wireless sensor networks. In: Proceedings in 2016 IEEE Long
Island Systems, Applications and Technology Conference (LISAT), Farmingdale, NY, USA, pp.1–6 (2016)
▰ Pavan Kumar Guptha, Y., Madhu, M.: Improving security and detecting black hole attack in wireless sensor network. Int. J. Prof. Eng. Stud. 8(5), 260–265 (2017)
▰ Momani, M.,Challa, S.: Survey of trustmodels in different network domains. IJASUC 1(3), 1–19 (2010)
▰ Sathishkumar, R., Ramesh, C.: A modified method for preventing black-hole attack in mobile ad hoc networks. J. Eng. Appl. Sci. 11(2), 182–191 (2016)
▰ Jain, A.: Trust based routing mechanism against black hole attack using AOMDV-IDS system inMANETformat. Int. J. Emerg. Technol. Adv. Eng. 2(4), 653–661 (2012)
▰ Chan, H., Perrg, A.: Security and privacy in sensor networks. Computer 36(10), 103–105 (2003)
▰ Zhu, T., Zhong, Z., He, T., Zhang, Z.-L.: Energy synchronized computing for sustainable sensor networks. Ad Hoc Netw. 11(4), 1392–1404 (2013)Kellner, A., Alfandi, O.,
Alfandi, O., Hogrefe, D.: A survey on measures for secure routing in wireless sensor networks. Proc. Int. J. Sens. Netw. Data Commun. 1, 17 (2012)
▰ Das, S., Barani, S.,Wagh, S., Sonavane, S.S.: Energy efficient and trustable routing protocol for wireless sensor networks based on genetic algorithm (E2TRP). In:
Proceedings in IEEE International Conference on Automatic Control and Dynamic Optimization Techniques (ICACDOT), Pune, India, pp. 154–159 (2016) 43

KAYNAKLAR
▰ Sharmila, S., Umamaheswari, G.: Detection of sinkhole attack in wireless sensor networks usingmessage digest algorithms. In: Proceedings in 2011 International
Conference on ProcessAutomation, Control and Computing, Coimbatore, India, pp. 1–6 (2011)
▰ Geethu P.C., Mohammed, A.R.: Defense mechanism against selective forwarding attack in wire-less sensor networks. In: Proceedings in 2013 Fourth International
Conference on Computing, Communications andNetworking Technologies (ICCCNT), Tiruchengode, India, pp. 1–4 (2013)
▰ Khan,W.Z., Yang, X., Aalsalem, M.Y., Arshada, Q.: The selective forwarding attack in sensor networks: detections and countermeasures. Int. J. Wirel. Microw. Technol. 2,
33–44 (2012)
▰ Tiwari,M., Arya,K.V., Choudhari,R., Choudhary,K.S.: Designing intrusion detection to detect black hole and selective forwarding attack in WSN based on local information.
In: Proceedings in Fourth International IEEE Conference on Computer Sciences and Convergence Information Technology, Seoul, South Korea, pp. 824–828 (2009)
▰ Bin, T., Xian, Y.Y., Dong, L., Qi, L., Xin, Y.: A security framework for wireless sensor networks. J. Chin. Univ. Posts Telecommun. 17(Supplement 2), 118–122 (2010)
▰ Latha, D., Palanivel, K.: Secure routing through trusted nodes in wireless sensor networks a survey. Proc. Int. J. Adv. Res. Comput. Eng. Technol. (IJARCET) 3(11), 3792–
3799 (2014)
▰ Liu, Y., Dong, M., Ota, K., Liu, A.: Active Trust: secure and trustable routing in wireless sensor networks. IEEE Trans. Inf. Forensics Secur. 11(9), 2013–2027 (2016)
▰ Motamedi, M., Yazdani, N.: Detection of black hole attack in wireless sensor network using uav. In: Proceedings in 2015 7th Conference on Information and Knowledge
Technology (IKT), Urmia, Iran, pp. 1–5 (2015)
▰ Kumar, R., Kumar, D.: Multi-objective fractional artificial bee colony algorithm to energy aware routing protocol in wireless sensor network. Wirel. Netw. 22(5), 1461–1474
(2016)
▰ Sanzgiri, K., Dahill, B., Levine, B., Shields, C., Belding-Royer, E.: A secure routing protocol for ad hoc networks. In: Proceedings of 10th IEEE International Conference on
Network Protocols, Paris, France (2002)
▰ Amir, H.G., Yang, X.-S., Amir, H.A.: Cuckoo search algorithm: a metaheuristic approach to solve structural optimization problems. Eng. Comput. 29(1), 17–35 (2013)
▰ Yang, X.-S., Deb, S.: Cuckoo search via Levy flights. In: Proceedings of the World Congress in Nature & Biologically Inspired Computing, Coimbatore, India, pp. 210–214
(2009)
44

45
Esma DİLEK
esma.dilek@gazi.edu.tr
Fen Bilimleri Enstitüsü
Bilgi Güvenliği Mühendisliği
No: 21833904001
TEŞEKKÜR EDERİM

HW_Presentation_TR.pptx

Recommended

Recommended

More Related Content

Featured

Featured (20)

HW_Presentation_TR.pptx

Editor's Notes