保护敏感地区移动旅行者信息基于物联网技术的模糊逻辑

文摘

物联网(物联网)是容易几个身份,主要基于攻击。然而,这些攻击是控制物联网由于消费者的密度和轻微的非凡增长分析低功率节点的访问。在这项工作中,我们探索可能的缺陷与安全相关的物联网环境如果为了转移条件。我们提出了一个新颖的设计旨在检测欺骗攻击正在检查接收功率的概率分布建立的区域为移动(移动)用户而设计的。此外,我们研究影响的保密范围有针对性的消费者在没有和观察者的存在。我们的方法是通过模拟结果用于三个不同区域。基于结果,我们建议的算法称为MTFLA,这将保证检测和保护技术旨在保护敏感地区,即。,无论攻击的机会最大化。我们提供各种安全间比较算法准备不同的能源消耗模式。仿真结果表明该算法对于保护(MTFL)验证是energy-proficient(安全获得)。它降低了能量加密数据的先决条件。 We evaluated our techniques over simulation results for sensitive region information built on fuzzy logic.

1。介绍

随着便携式(移动)设备的发展和应用,一场激烈的增长数据速率要求通过消费者已经累了无线通信的描述。这个可以的帮助下完成安装小细胞(或访问节点)在很多地区巨大的交通流与高频数据的必要性(完成每个消费者需要1]。小细胞有轻微的分析(覆盖率)和小功率访问节点,代表室内和室外场景的适用性。因此,物联网似乎是一个吉祥的(承诺)的方法,为学者们提供了一个新的平台,探索该技术的可能的优势(2]。在物联网中,消费者是接近他们的访问节点(3]。然而,识别不能完成无限;必须有一个重要的约束(限制)的识别水平。物联网提供了一个创新的分析(覆盖率)场景中,可以利用手机用户在家庭、教育区、道路、购物中心、工作场所的建筑物,等等。物联网(物联网)代表的主要和重要组件4.0工业革命,和它的实现需要广泛的研究,以确保正确的操作(4]。物联网的整体结构和挑战主要是安全。之间的邻接consumers-BSs和无线信道的开放性将为消费者生产安全警报5]。因此,物联网的安全为主导。因此,物联网有几个复杂的安全挑战当成就被迷人的恢复光谱适应性考虑部署挑战[6]。DTN给予一致的可互换的广泛范围的系统,没有伟大的执行质量。DTN可以互连本地车辆当前的系统管理公约不能到达目标。between-vehicle通讯,有各种各样的通信,例如,Vehicle-to-Vehicle (V2V) Vehicle-to-Infrastructure (V2I) Vehicle-to-Pedestrian (V2P)和Vehicle-to-X (V2X)交换7];IEEE 802.11 p支持通信在外面的情况。它描述升级802.11必要的帮助下,智能交通系统(ITS)的应用程序。创新工场:5日9 GHz在不同的提示的情况下快速移动的车辆。有各种各样的工作绝不认输。在[8),作者提出的消息抑制控制器(MSC) V2V和V2I对应关系。他们认为关于约束逐步控制信息隐藏。但仍然保持一个安全的参数用于确定消息伪装的术语。对照顾这个问题,研究人员提出了增强信息抑制控制器(EMSC) [9)用于Vehicular-DTN (V-DTN)。EMSC是一个扩展的改编的MSC (10),也可以利用用于不同系统的条件。在任何情况下,许多系统中控制包转达了。物联网安全与自信是很重要的对预期报复当局破坏街道幸福框架基于物联网结构,可能使真正的交通流的干扰,或健康危险。一些作者提出了集团负责人测量可以帮助识别恶意车辆和减轻他们的后果(效果)拒绝访问一些(集群)的资产(11]。(12]。安全健康的消息可能是通过身份验证(13]。确保数据传输和存储的安全成为一个最大的问题和挑战的物联网14]。批准创建过程更快,车辆向路边单元的通信范围(RSU)可以聚集到一个群(集群)和集团负责人选择验证每一个车辆访问。安排组织一群动态物联网和决心(集群)的头依然选择假定一个重要工作。在[15),一群(集群)头选择测量处理依赖于汽车轴承、级别的可用性、可移植性的熵值测定的枢纽系统,和一个疑问水平依赖于坚定的质量节点的包处理。车辆分配审核员,由较低的邻居怀疑。审核员屏幕系统进行车辆和确认是否指导包和促进可移植性和交通数据可靠的验证人的视角。动力中心的疑问,然后进行不规则地自然扩大,虽然为枢纽,减少执行依。沿着这些线路,一个中心的可靠性是由群(集群)头的选择过程。伴随区域由不同作者完成的调查所追求的当前现有的考试模块,系统利用它们,它们的相对质量和缺点。在[1],作者中心照顾的流量和高管的问题在城市地区。战略利用作者预测阻塞取决于航向数据和他们单独的变量影响交通分为两类:物理卷的厚今天交通隐含和外部事件。重要的焦点是在最后一次类。的关键模式,增加了交通堵塞问题在印度进行评估2]。当前的战略和项目的设置和不足一直看着很多处理这些困难提出了建议。气候信息和变量影响交通和行政问题思考在3)和框架使用Hadoop和一个图书馆。扩展和探索交通阻碍,很多探索性预见独秀的使用氛围。利用摄动技术的信息处理特点挖掘工具和保护保证之间的比例。不同的策略是用于信息挖掘;然而,规则必须满足。刚刚有很多研究导致改善停止支付能力在关闭停车场停车区域和加强预留停车位。有在线应用程序给精明的阻止政府关闭车库。尽管如此,写作是非常罕见的,另一个和基本类型的停车场,不支持预定的开放停车场,无拘无束地访问限制的措施,并定期将拥有大量的房间外。沿着这些线路,仍然存在一个勘探孔改善停止水平在一个开放的停车场。接受的是司机的行为是精通每当改进的选择可以帮助司机是广告。 The areal size of the regularly enormous open parking areas could be decreased by improving stopping productivity alongside diminished clog and CO₂排泄物感到。在[16),网络disintegration-based方法被使用,例如,sparsified孤独的恶化和特定价值衰减;他们是两个最广泛认可的策略用于解决问题。在[12),Dvir和Vasilakos熟悉减少使用和整合圣言的演示应用程序,例如,复苏框架内容。在[10),心理压迫者调查框架瓦解的策略框架。在[13技术),恶化有关,此外利用基本方法论提出了分区信息划分为众多的网络。在[15),Memon等人提出了突出的决心和其essentialness分解之后的信息。在[16)和刘等人的工作,是描述执行衰减策略和突出的选择也许是最好的方法对秩序和疏散了更少的扭曲或惹恼了品质。在[6)、安全多方计算(SMC)利用约定来编码信息,例如,总安全和协会专家没有发现微妙的信息。在[13),模糊逻辑及其入学能力迫使真正的信息展示了产品增量。在[5],作者建议要求一个智能城市交通方式远离特别任命中介分配混乱和困惑。作者有一个逐步合理,脚踏实地,全面解决城市交通堵塞问题。荷兰的观察和显示框架创建交通和方向的预测在处理等价描述在[6]。模糊AR系统已经被一群检查和处理(集群)快速计算以预测和监督堵塞系统(7]。实用,连续应用程序告知目前的交通状况的探险家在给定具体街道的修复提出了(8]。期望计算的展览已经改进利用Apache Hadoop火花和结构。在[9),作者试图重新分类全球参数用于交通的期望,例如,厚度和速度,预测交通堵塞更加精确的异构状态下流量。在[10),一个系统来预测交通特别创建了印度的条件下。模糊逻辑(FL)是逻辑思维的基本方法,它是粗糙的,而不是精确。几项研究已经进行了有关模糊逻辑方法包括使用云计算的资源调度提高可靠性(17)或在医学领域诊断冠心病(18),除了实施基于硬件的光伏系统最大功率点跟踪控制器(19]。FL的意义源于这样一个事实,大多数的人类思维方法和特别好的判断思维是粗糙的16]。FL利用语义因素描述的控制参数。利用一般基本的语音发音,可以想象描绘和处理极其复杂的问题。语音因素的一个重要属性是描述不确定参数的能力。正如前面所讨论的那样,包传输系统内部主要在两种模式工作,也就是说,即兴和基础。在即兴模式中,没有要求一个焦点的主持人虽然在基础模式组织者合并方法传输是利用8]。在许多构建应用程序,拓扑具有主要意义。这些拓扑的必需品从图表假说,科学的一部分,由许多特定的图,例如,完整的图,相关的工作,完全图(16]。

这项研究的主要目标如下:(1)提出一种机制,防止干扰(2)提出MTFLA,确保检测和保护机制

本文进一步讨论相关工作涉及不同的拓扑理论模型、可扩展性模型和生存能力模型在物联网通信技术部分2,紧随其后的是发达的概率分布不同的模式分析模型,该方法中描述的部分3。实验和评估和结论放在部分4和5,分别。

2。相关工作

均匀的节点等效能量供应clustering-based模糊逻辑。本文认为测量值作为模糊输入,例如,静息能量和邻近的节点的数量。节点很可能继续选为每个集群的脑袋。当集群的头决定和控制接收到的消息的数量减少,相同的集群呆头另一轮作为集群的头,和第三轮开始和新的选择13]。算法集群同构节点能源提供了平等20.]。本文认为邻居休息的数量按模糊输出能量和节点。在选择的集群,每个集群的估计它的能量来确定它能做多少轮。这是完成自适应。最后,结束后的集群,集群的选择是重新揣,小说被选中。本文的方法在三个方面不同于前两个。首先,在异构集群节点能量不足是本文中完成的。第二,在前面的方法中,模糊参数静息能量比邻居节点的数量,对基站的距离。第三,一旦簇头的力量超过一个常数阈值,举行选举和小说的集群保持选择。建议的测定方法是只与那些集群异构节点的合理评价聚类同样能量均匀的节点。 In what follows, algorithms are explained in the simulation section which are compared to the proposed method and some other related works. FBUC [20.)是第一个算法被证明是一个增强EAUCF [21]。EAUCF不同,聚类过程的一开始,FBUC指定一个阈值,这样系统可以决定它的传感器节点可以选择暂时的集群头基于模糊逻辑发展的随机图的方式,以便它可以与周边节点。如果无常的簇头能量补充比邻近地区进一步的传感器节点,它将命名为集群的最后头。但如果它的能量小于它的一个邻居的,如果有少量的能源相比,个人邻居,那么它会被分离由于无常的集群的列表头,导致另一个簇头选择存在。显然,重复每一轮,聚类过程导致网络的补充损失的能量。FEMCHRP提出了(22作为一个模糊的协议。这种方法选择集群不同网络区域包括集群中的所有节点。使用模糊逻辑,然后选择每个集群的正面。现有的能源和基站的长度是模糊引擎的输入条件。协议允许水槽使用模糊逻辑选择多个簇头(背影)。因此,最大静息能量也距离基站的集群领袖头像仍然选择。每个集群领袖可以发送数据直接或通过其他领导人集群的基站。集群是由集中式集群技术。然而,这增加了被承认的数据包数量。此外,持有和重复两次选举中每一轮,将会有一个与之前相比减少能源消耗。 Also, one clustering method benefiting from fuzzy logic was discussed in DUCF [23]。虽然这个技术已经能够选择最佳的节点在每一轮簇头,在每一轮举行选举结果在减少能源消耗。另一个模糊聚类方法是下一个IFUC算法。集群形成,随后完全定义每个节点的邻居。对于每个集群,每个集群每个节点被选为头的机会将被输入,例如,静息能量,距离基站,节点的度,这是类似的邻居节点的数量。无论选择最佳的每个集群节点,重申集群在每一轮的过程增加了发送和接收的消息的数量和随后增加了网络。在[23),作者强调哪些方法来设置每一轮的时间维度,延长网络的生命周期,增加,称为无线数据发送的数据包的数量到水槽节点。一生和吞吐量的目的与每一轮的时间中扣除。提高基于集群的无线传感器网络的性能,可以使用这些函数的一生和吞吐量的interest-associated个人存储节点相邻节点水槽坡度方向,最终只有最大的能源将被选择的节点转发数据传输在传输数据时。在[24),作者把起最小能量路径保存的拓扑控制算法(MPTC)。MPTC解决如何提高能源效率的不良由于SMECN[讨论的封闭区域25]?然而它继续保持在每一对轻微的一个最低能量路径节点的通信网络。信息机密性、可访问性和透明度都包含在数据安全和隐私同时确保数据不是由任何非法方和非法访问过程。符合监管和组织策略,数据隐私可以表示为信息的正确使用。模糊集理论和模糊逻辑(FL)开发的(26]。数据保护和流程,FL [5,8,9)被发现是有用的。在建模、控制、决策、和自动化,有许多FL。系统的成功应用(22,26- - - - - -28),FL还用于模型的不确定性。足够的结果可以通过开发FL系统很少有输入。然而,建国FL系统与大量的输入被发现是很困难的。复杂困难出现一旦FL框架有几个输入(2,9,27,29日]。在FL系统中,模糊知识库的范围(FKB)增加输入和输入模糊集数量的增加(6,8]。人们已经发现,hf系统(7- - - - - -9,23- - - - - -25,27,29日)可以压倒与这样一个大型FKB相关的问题。hf系统已经用于这项研究手稿改善分类o+数据,同时减少模糊if - then规则FKB hf数据分类系统(1]。hf系统恢复数据的使用安全与管理。在[26),通过添加中继节点,为物联网研究人员提出了一个具有成本效益和节能模式。能源利用模式的物联网设计可以用来找到最优的中继节点数量和他们的位置。该方案,使用整数线性规划模型,最大限度地减少能源消耗的生物传感器节点和网络节点,也降低了安装成本。研究人员在26)表明,跨国公司的位置会对能源效率和物联网的一生产生重大影响的工作。作者还建议三个独立的路由方案,跨国公司的定位适当的指标集合。他们表明,通过有效的跨国公司的位置,网络寿命可能会增加到47%。作者提出物联网的节能路由协议,RE-ATTEMPT [15]。生物传感器节点是根据他们的能源。高能源的生物传感器节点部署在跨国公司附近,而跨国公司位于人体的中心。紧急数据直接传输(单跳),跨国公司通过多次反射在常规的传播数据通信。作者提出了物联网在[iMSIMPLE路由方案22]。高性能、节能和支持身体的姿势运动是通过提出的路由方案。多次反射连接是用于提高电源的效率。通过中间节点(货代节点),从生物传感器节点感知数据传递给跨国公司。货代节点选择是基于成本函数。Co-LAEEBA建议有一个协作路径损失有限的数据路由系统的物联网30.]。基于优先级的数据,使用多次反射和单跳路由系统。一个基于高效的合作网络系统物联网是由研究人员在31日]。能源效率的评价方法(EE)和包错误率(每)检测不同的中继节点。物联网,路由算法提出了提高增量合作关键数据传输静态物联网紧急情况(EInCo-CESat)。该算法可以取得了提高网络稳定性和减少包错误率(/)和高吞吐量在能源利用成本高29日]。

3所示。攻击和安全需求

三个过程需要确定威胁,挑战,和需求来设计和评估一个新的安全模型(5]。在本节中,我们拒绝安全法规和攻击情况下车载网络以及必要的。

3.1。攻击和安全威胁

以下本文攻击情况下被认为是合理的:虚假信息:这种类型的攻击背后的目的是传播错误的信息网络。

信息变更时提供不正确的信息或者当node-passing信息修改(16]。消息完整性要求参与这种攻击。

障碍:移动/固定障碍物,安全威胁,可以形成一个仿真结果块直接接触车辆和车辆无法正常测试他们邻近的节点(30.]。

3.2。安全需求

这项工作的目的是设计一个方案在物联网提供一个安全的环境。以下条件必须由一个程序实现物联网的安全的消息:

身份验证:车辆的回复任何事件都应该基于身份验证通信。因此,首先,它是必要的验证消息的发送者(26]。

消息完整性:消息的完整性应检查之间的消息可以被修改的发送和接收,并应完全平衡。在更广泛的意义上说,消息的可信度通常需要平等的可靠性。这就是为什么这些消息产生在一个封闭的空间和时间更准确。应该注意的是,分配器可能是真实的,尽管消息包含数据。

隐私:物联网中的隐私信息是由请求情况决定。机密性可通过采用公共或对称密钥加密,以确保通信安全。

4所示。该方法

该模型的准确性和可靠性得到事件消息的发送者通过模糊逻辑的执行。从包括车辆得到一个事件消息后,首先,它检查验证发送方利用确认模块。它利用ID验证评估次消息的发送方是否批准。同时,它检查次消息的生命周期确定的老化时间的对比信息纳入场合信息和当前时间。通过执行模糊逻辑,它消除了精密的场合的面积纳入信息只是碰碰运气,它存在于最近的雾中心一段时间后。接下来,它的可信度评估依赖于经验,信誉,和精度水平的一个区域,在经验和可信度贫困在过去直接合作和区域确认利用分离和时间,另行规定。最后,根据严重性级别的信任尊重,基本领导模块解决有时消息是否就足够了。自从模糊逻辑是主要的方法在这项工作,一个简短的描述技术和接受这种方法背后隐藏的解释是在相应的部分展出。每个模块将澄清,详细讨论了这种方式。

模糊逻辑的原因吗?在老式的猜测相比,模糊假设,每个组件可以有一定程度的入学率。模糊集的假设是另外准备反映可疑和不充分的数据由一组特征参与作为潜在的传播。除此之外,这取决于猜测的想法,而不是确切的结论。模糊逻辑是逐步被接受在几个应用程序在许多企业由于管理能力评估的思考。另外,很容易得到合理处理,宽容不精确的信息,推动下,适应性强,语言特征。错误、缺陷和不精确的系统数据发送的每个中心证明我们可以利用模糊逻辑假设车载条件,因为它是一个有前途的人工智力创新与固体执行领导的基本框架。因为很多术语用于描述,无线电信号是模糊26),由于模糊逻辑的不可剥夺的质量处理脆弱性和不精确,模糊逻辑是在这项工作。

4.1。验证模块

在该模型中,我们假设一个模块检查发送方的需要任何安全至关重要的结构。某些数据与传输相关的中心点是非常基本的物联网。这些数据可以ID信息发送者尽管他们的特性和地区。也基本确认所有事件,消费者交谈或数据交换整个框架。对车辆检查的背书确认,这盾牌的物联网女巫攻击给每辆车的特殊字符。作为一个特定的模型,车辆可以确保它的汽车,这使得一个梦想,有一个阻塞道路。阻碍避免可以管理这个假信息和预测思想飞行。外部程序可以通过控制检查认证,值得信赖的确认来区分攻击。这样的外部系统可以普通法律的使用优点。在[30.),它是证明批准确保消息的发送者恰好是公认的。作者在介绍身份确认,物业批准,和区域肯定检查发送者的ID,发送方的性质,和发送方的陈述情况,独立。在拟议的安排中,我们使用ID肯定调查事件消息的发送方是否认可。ID肯定使车辆感知消息的发射机。这肯定使一辆汽车一样的框架。在执行ID检查时保持一个关键从表达攻击的好方法,例如,模仿和假的中心,将是一个重要的任务。因此,现代化的IEEE 1609.2标准提出的支持(32是抓住这个工作。在这个标准,安全组织依赖于椭圆扭转加密(ECC),开关键的决心,和广泛的社区设施(PKI)的关键。

4.2。生命周期检查

由于车辆和随后的高输送能力高异常铅、消息的一生在物联网是一个关键问题。在一天结束的时候,新鲜的消息比老/结束消息车辆的状态。注意,一生是事件之间的时间间歇时间和结束时间的事件消息。监督老/结束消息丰富信息,提出结构首先检查事件消息的生命周期。因此,结构决定了事件(时间之间的分化E),加入到消息,现在(电流)。此外,依赖于事件消息和车辆的现状条件、事件消息的边缘时间(时间边缘)将被评估。例如,它应该被设置在一个巨大的动力在小流量情况下或厚交通条件下最小。事件消息是过高的旧/下滑,它仍将被丢弃。,它将被发送到另外检查产生的阶段。

定义1((地区k匿名)[44])。接受,出现一个灵活的客户是谁的领土标题(K,K−1)。如果客户和其他在任何场合k−N⁽⁻¹⁾后客户无法孤立的地区的信息理论对于这个客户,我们可以说k客户的区域满足地区k−1缺乏透明度。的k形状一套客户神秘顾客的信息。请注意,连接所有的区域的最小矩形区域k匿名用户被称为区域k−1缺乏定义的区域。不是在图2矩形框是一个令人困惑的区域与一个名不见经传的客户设置的地方N= 12。在形式上,我们使用N解决领土和N−1缺乏清晰的区域。因此,证明了明确的基准,k−1可分为离散矩形区域缺乏定义,解决。应该澄清的是,他们是冠军驱散匿名区域。

所有subhaziness地区可靠的神秘地区数据1和2代表重新分区状态模糊的领土时,自主。

定义2(匿名地区的中心位置)。两个矩形的对角线的位置subanonymity地区是它的中央位置,这是由坐标表示。我们将中央位置是假位置问题代替subanonymity区域位置服务请求。

4.3。序列估计的移动用户

上行传输系统,一副框架拥有两个训练序列,第三和第十训练序列,用于频率偏移估计。信号接收的k副载波的米th训练序列的我th子帧显示在以下公式:

频率偏移估计计算公式(7下列公式所示:

前面所讨论的估计范围仅为±0.07,这是一个非常小的规模,在文献中描述的算法(7]只能提高频率偏移估计的准确性。频率偏差被认为在高速情况下大约是0.107,这意味着这些方法讨论之前不能到达估计范围的情况。提高频率偏移的估计方法是用来提高估计范围,后两个公式所示: 在哪里收到训练序列,(k,f)是频域的信号米在子帧我。

是训练序列为子帧频率偏移我频域的信号,这也是米在子帧我;和f_我的估计是残余前频率偏移估计频率偏移。虽然算法,进行最大似然计算单个训练序列,讨论了文献[23可能获得面糊估计性能和更大范围在高速运动的情况下,其估计精度较低。与此同时,这种文学也利用联合估计的想法提高估计精度,这对训练序列训练序列计算在一个路径和实施阶段,不同的计算两个训练序列的其他路径,然后在两条路径进行相关计算。这是一个统一的算法。根据文献[27),归一化频率偏移估计通过频率偏移估计,计算公式所示(5)和(6)。 在哪里计算的阶段,不同的两个训练序列计算。 在哪里频率偏移的估计是通过单一的训练序列的最大似然计算符号和∈Z,在那里Z所有整数的集合,系列的最大似然估计算法24,25,28,33]在文献中讨论的方法 ,和相位差的范围 。虽然这种方法的频率偏移估计范围相对较大,估计精度高,其高计算复杂度不容易在实际的通信系统。表1描述了模糊规则的算法。

4.4。时间估计的移动用户

使用技术循环前缀的频率估计,在LTE上行的时分模式多用户传输系统,所有用户的循环前缀和相应的数据必须获得的其他部分。获得循环前缀的方法提取和重构。然后处理循环前缀的接收端接收到通过公式(7)获得相移由于频率偏差:

因此,最终的频率偏移估计下列公式所示: 在哪里是一个整数。辅助循环前缀的频率偏移范围是根据公式(8)。(我) ,在要求高速铁路大频率偏移估计范围的情况。

然而,如果有巨大的延迟通道或其他影响因素,循环前缀可能有点复杂,降低了频率偏移估计的准确性。因此,有一个新的频率偏移估计算法定义在文献[8),它可以降低多路径在瑞利信道情况下的影响。所以,l定义为阶段估计长度以下公式所示:

在哪里时相位估计系数的值是16循环前缀相对较长,或循环前缀时它的值是8相对较短。频率偏移估计的范围 。选择和 估计频率偏移从b。然后描述了两个估计计算eb和eb + 1, eb估计频率偏移根据这是定义为一个循环前缀,下列公式所示:

eb和eb + 1插入公式(10),如果 ,它被认为是满足实验室阶段估计长度的标准。然后值l作为l(我),让 。然后,bautoincrease 1,重复计算。是系数,这可能是由于实际情况的变化修改。表2描述了在MTFLA模糊规则。

方法定义在文献[33在某种程度上解释其他路径干扰。

4.5。模糊化过程

和逻辑运算符用于连接输入语言变量。三角形和梯形隶属度函数将脆(输入)值映射到模糊集模型使用。模糊的数字H,一个,l代表高、平均和相应较低。最初,模糊数的隶属函数H显示为

接下来,模糊数的隶属函数一个是计算

最后,模糊数的隶属函数l推导出的

Fuzzy-based聚类算法,在选择多个模糊输入,计算每一个传感器节点和以前相信概率选择集群中的节点通过比较这些数字。重要的想法是,聚类的步骤都是固定的,每一轮复制从开始到结束的生命周期网络上面描述的方法。另一方面,重复每轮的集群周期增加消息的数量和能源消费的多样化安排网络中移动节点的移动节点,最终减少网络生活。摘要授予一种模糊集群节点基于逻辑的算法(米)。

4.5.1。的MTFLA

(我)确定数量的邻居建立在承认信号的力量。(2)指定约束,例如,“残余能量”,“距离基站,”和“数量的邻居,”并将它们传输到每个节点意味着引擎。(3)找到推理引擎的输出(机会)和比较每个节点的概率与邻国。选择一个节点的最大机会在每个相邻的半径的集群。(iv)传输数据的每一个节点的集群,从这里到基站。初的2^nd轮,前圆后的节点被选择为每个集群的头并没有选举。

5。实验和评估

5.1。仿真参数

在本节中,我们给出一个全面的描述仿真参数和路径损耗信息由于部署的原因。我们的方法是保护用户信息。我们实现了我们的方法同时采用OPNET建模者使用Matlab软件和仿真软件10.5版本(34]。通过敏感地区和沟通完成的准确性降低范围如表所示1和2。表3显示了模拟约束。

6。结果与讨论

该方法已经被几个敏感地区进行了分析和验证。我们把我们的评估分为三个部分基于领域的移动用户。的概率覆盖移动用户在移动智能环境表明,区域1低保护,因为更少的手机用户满足区域内,和中等安全在第二区域满足移动用户的数量。最后,用户相互通信的数值高保护在各种移动区域如图3。在较少的情况下使用的通信在敏感地区,有一个机会更多的袭击,因为更少的用户来说,攻击者可以很容易地猜出用户的身份。我们建议的方法构建相互通信的用户数量在创建一个敏感的地区。图4显示距离随用户增加通信范围和高层防止欺骗攻击。用户相互通信的数量在敏感地区,如果用户报道较少,这意味着距离高地区,越来越多的欺骗攻击的机会。图5显示输出protection-sensitive地区信息的模糊法律方法的用户数量增加时覆盖概率,提高高水平的隐私保护(35]。

我们比较我们的方法与现有的方法(36),它已经发现,该方法包下降小于现有的方法。这是因为更多的用户相互通信覆盖内敏感区域,如图6。在图7,我们也比较的方法与现有的方法包送货,所以我们的方法的包交付比例超过90%,但是,现有的方法是小于90。最后,我们计算敏感区域概率节点的数量。我们的方法更加稳定和有更多的保护由于暴露地区与现有的方法相比,如图8。

7所示。结论

本文的目的是提出一种新颖的方案防止欺骗利用概率分布的接收功率信号基于细胞的地区用户。此外,我们对目标用户的保密检查影响频率没有和观察者的存在。我们评估技术通过仿真的结果对敏感区域的基于模糊逻辑的信息。基于研究结果,我们建议移动旅行者的模糊逻辑算法(MTFLA)保护高度敏感的区域,也就是说,将最大的机会攻击,并提供与各种安全算法多样化模式的能源消耗。基于仿真结果,得出的结论是,我们的保护算法(MTFLA)验证是energy-proficient(安全收获),因为它减少了能源要求加密的事实导致了较低的计算时间。

数据可用性

使用的数据来支持本研究的发现可以从相应的作者。

的利益冲突

作者宣称没有利益冲突有关的出版。

确认

作者要感谢网络通信技术的支持(NCT)研究小组,FTSM, UKM,为本研究提供的设施。本研究支持的基础研究资助计划GGPM 2020 - 028年,德意志联邦共和国/ 1/2018 / TK04 / UKM / 02/7, Dana Impak Perdana UKM浸- 2018 - 040,和gup - 2019 - 062。

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