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A hierarchical secure data aggregation method using the dragonfly algorithm in wireless sensor networks
Peer-to-Peer Networking and Applications ( IF 3.3 ) Pub Date : 2021-04-01 , DOI: 10.1007/s12083-021-01116-3
Efat Yousefpoor , Hamid Barati , Ali Barati

A wireless sensor network (WSN) consists of a set of sensor nodes that are widely scattered in inaccessible areas. When deployed in large areas, WSNs generate a large volume of the data. Therefore, efficient methods are needed to process the data. One solution to minimize traffic on large-scale wireless sensor networks is to use data aggregation schemes. In this paper, a secure data aggregation method is proposed. The proposed secure data aggregation scheme has three phases: intra-cluster data aggregation, inter-cluster data aggregation, and data transfer. In the intra-cluster data aggregation phase, a fuzzy scheduling system is designed to adjust the appropriate data transmission rates of the cluster member nodes. In the inter-cluster data aggregation phase, an aggregation tree is created between the cluster head nodes. The dragonfly algorithm (DA) is used to find the optimal aggregation tree between cluster head nodes. In the data transfer phase, the columnar transposition cipher method is used to establish a secure connection between cluster member nodes and their cluster head node. Also, a symmetric and lightweight encryption method based on the residue number system (RNS) is utilized to provide secure communications between the cluster head nodes. We modify RNS and call it RNS+. Finally, the simulation results of the proposed scheme are compared to three data aggregation methods including Sign-share, Sham-share, and RCDA. The results show that the proposed data aggregation scheme outperforms other data aggregation methods in terms of network lifetime, delay and packet delivery rate.



中文翻译:

无线传感器网络中使用蜻蜓算法的分层安全数据聚合方法

无线传感器网络(WSN)由一组传感器节点组成,这些传感器节点广泛散布在无法访问的区域中。在大范围部署时,WSN会生成大量数据。因此,需要有效的方法来处理数据。使大规模无线传感器网络上的流量最小化的一种解决方案是使用数据聚合方案。本文提出了一种安全的数据聚合方法。所提出的安全数据聚合方案具有三个阶段:集群内数据聚合,集群间数据聚合和数据传输。在集群内数据聚集阶段,设计了模糊调度系统来调整集群成员节点的适当数据传输速率。在集群间数据聚合阶段,将在集群头节点之间创建一个聚合树。蜻蜓算法(DA)用于查找簇头节点之间的最佳聚合树。在数据传输阶段,使用列换位密码方法在群集成员节点与其群集头节点之间建立安全连接。而且,基于残差数系统(RNS)的对称轻量级加密方法用于在群集头节点之间提供安全的通信。我们修改RNS并将其称为RNS +。最后,将所提方案的仿真结果与三种数据聚合方法进行了比较,包括Sign-share,Sham-share和RCDA。结果表明,所提出的数据聚合方案在网络寿命,延迟和数据包传输速率方面均优于其他数据聚合方法。在数据传输阶段,使用列换位密码方法在群集成员节点与其群集头节点之间建立安全连接。而且,基于残差数系统(RNS)的对称轻量级加密方法用于在群集头节点之间提供安全的通信。我们修改RNS并将其称为RNS +。最后,将所提方案的仿真结果与三种数据聚合方法进行了比较,包括Sign-share,Sham-share和RCDA。结果表明,所提出的数据聚合方案在网络寿命,延迟和数据包传输速率方面均优于其他数据聚合方法。在数据传输阶段,使用列换位密码方法在群集成员节点与其群集头节点之间建立安全连接。而且,基于残差数系统(RNS)的对称轻量级加密方法用于在群集头节点之间提供安全的通信。我们修改RNS并将其称为RNS +。最后,将所提方案的仿真结果与三种数据聚合方法进行了比较,包括Sign-share,Sham-share和RCDA。结果表明,所提出的数据聚合方案在网络寿命,延迟和数据包传输速率方面均优于其他数据聚合方法。一种基于残数系统(RNS)的对称轻量级加密方法,用于在群集头节点之间提供安全的通信。我们修改RNS并将其称为RNS +。最后,将所提方案的仿真结果与三种数据聚合方法进行了比较,包括Sign-share,Sham-share和RCDA。结果表明,所提出的数据聚合方案在网络寿命,延迟和数据包传输速率方面均优于其他数据聚合方法。一种基于残数系统(RNS)的对称轻量级加密方法,用于在群集头节点之间提供安全的通信。我们修改RNS并将其称为RNS +。最后,将所提方案的仿真结果与三种数据聚合方法进行了比较,包括Sign-share,Sham-share和RCDA。结果表明,所提出的数据聚合方案在网络寿命,延迟和数据包传输速率方面均优于其他数据聚合方法。

更新日期:2021-04-01
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