Routage de données adaptatif flou optimisé par GA dans les réseaux de capteurs sans fil
Sélection économe en énergie de n¿uds de vérification et d'itinéraires pour la transmission de données
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Les réseaux de capteurs sans fil (WSN) sont très vulnérables aux attaques de sécurité en raison de leur dépendance à l'égard des communications sans fil. Les noeuds de capteurs des réseaux sans fil sont minuscules et disposent de ressources énergétiques et de capacités de traitement limitées. En l'absence de mesures de protection appropriées, ces noeuds à ressources énergétiques et matérielles limitées peuvent être compromis par des adversaires. Plusieurs systèmes de filtrage en route ont été proposés pour éliminer les fausses données en cours de route. Cependant, pre...
Les réseaux de capteurs sans fil (WSN) sont très vulnérables aux attaques de sécurité en raison de leur dépendance à l'égard des communications sans fil. Les noeuds de capteurs des réseaux sans fil sont minuscules et disposent de ressources énergétiques et de capacités de traitement limitées. En l'absence de mesures de protection appropriées, ces noeuds à ressources énergétiques et matérielles limitées peuvent être compromis par des adversaires. Plusieurs systèmes de filtrage en route ont été proposés pour éliminer les fausses données en cours de route. Cependant, presque tous ces systèmes présupposent un protocole de routage conventionnel sous-jacent sans tenir compte de l'état de l'attaque et du comportement de dissipation d'énergie le long du chemin. Cet ouvrage présente une sélection adaptative à base floue des noeuds de vérification intermédiaires et des chemins d'acheminement des données avec une diffusion dynamique des clés d'authentification afin de réaliser une meilleure économie d'énergie. Le schéma basé sur des règles floues équilibre potentiellement la charge entre les chemins d'acheminement des données, choisit le chemin le plus approprié pour l'acheminement des données et génère de nouvelles clés d'authentification qu'il partage avec les noeuds de vérification intermédiaires. La technique d'optimisation basée sur les algorithmes génétiques optimise automatiquement les fonctions d'appartenance dans le système flou.
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