Detecting Sinkhole Attack in RPL-based Internet of Things Routing Protocol
محل انتشار: مجله هوش مصنوعی و داده کاوی، دوره: 9، شماره: 1
سال انتشار: 1400
نوع سند: مقاله ژورنالی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 337
فایل این مقاله در 14 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:
JR_JADM-9-1_008
تاریخ نمایه سازی: 21 اردیبهشت 1400
چکیده مقاله:
The Internet of Things (IoT) is a novel paradigm in computer networks which is capable to connect things to the internet via a wide range of technologies. Due to the features of the sensors used in IoT networks and the unsecured nature of the internet, IoT is vulnerable to many internal routing attacks. Using traditional IDS in these networks has its own challenges due to the resource constraint of the nodes, and the characteristics of the IoT network. A sinkhole attacker node, in this network, attempts to attract traffic through incorrect information advertisement. In this research, a distributed IDS architecture is proposed to detect sinkhole routing attack in RPL-based IoT networks, which is aimed to improve true detection rate and reduce the false alarms. For the latter we used one type of post processing mechanism in which a threshold is defined for separating suspicious alarms for further verifications. Also, the implemented IDS modules distributed via client and router border nodes that makes it energy efficient. The required data for interpretation of network’s behavior gathered from scenarios implemented in Cooja environment with the aim of Rapidminer for mining the produces patterns. The produced dataset optimized using Genetic algorithm by selecting appropriate features. We investigate three different classification algorithms which in its best case Decision Tree could reaches to ۹۹.۳۵ rate of accuracy.
کلیدواژه ها:
نویسندگان
M. Yadollahzadeh Tabari
Department of Computer Engineering, Babol Branch, Islamic Azad University, Babol, Iran.
Z. Mataji
Department of Computer Engineering, Mazandaran Institute of Technology, Babol, Iran.
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 :