Kullanım Kılavuzu
Neden sadece 3 sonuç görüntüleyebiliyorum?
Sadece üye olan kurumların ağından bağlandığınız da tüm sonuçları görüntüleyebilirsiniz. Üye olmayan kurumlar için kurum yetkililerinin başvurması durumunda 1 aylık ücretsiz deneme sürümü açmaktayız.
Benim olmayan çok sonuç geliyor?
Birçok kaynakça da atıflar "Soyad, İ" olarak gösterildiği için özellikle Soyad ve isminin baş harfi aynı olan akademisyenlerin atıfları zaman zaman karışabilmektedir. Bu sorun tüm dünyadaki atıf dizinlerinin sıkça karşılaştığı bir sorundur.
Sadece ilgili makaleme yapılan atıfları nasıl görebilirim?
Makalenizin ismini arattıktan sonra detaylar kısmına bastığınız anda seçtiğiniz makaleye yapılan atıfları görebilirsiniz.
 Görüntüleme 23
 İndirme 3
Modeling Of An Efficient Lightweight Resistive Mechanism For Gray Hole Attack Prediction In Wireless Sensor Networks
2021
Dergi:  
Natural Volatiles and Essential Oils
Yazar:  
Özet:

In Wireless Sensor Networks (WSN) security and performance are determined to be the most crucial requirement. However, network security needs to fulfill the performance, availability, and integrity of WSN. It assists in the prevention of significant service interruptions and improves productivity by maintaining and preserving network functionality appropriately. As there is no proper centralized network infrastructure, the nodes are more vulnerable and susceptible to packet drops, eavesdropping, and attacks. In a gray hole attack, neighborhood or adjacent nodes are not properly placed and trustworthy in message forwarding to successive nodes. It is extremely critical to predicting illegitimate nodes which congest and isolate host node from the network which is a complicated task. Here, the resistive mechanism towards the gray hole attack is anticipated for predicting malicious nodes over the network under certain packet drop attacks. The prevailing LEACH is integrated with the resistive mechanism to achieve reliability in attack prediction by disabling the malicious nodes with the authentication process using the Lightweight Resistive Mechanism for Gray hole attack prediction (LRM-GHA). In the anticipated LRM-GHA method, routing overhead, jitter, and packet drop rate at various pause time needs to be reduced to 8%, 0.10% respectively. Packet drop rate varies due to the mobility speed when one/two gray hole nodes.

Anahtar Kelimeler:

0
2021
Yazar:  
Atıf Yapanlar
Bilgi: Bu yayına herhangi bir atıf yapılmamıştır.
Benzer Makaleler






Natural Volatiles and Essential Oils

Alan :   Fen Bilimleri ve Matematik; Sağlık Bilimleri

Dergi Türü :   Uluslararası

Metrikler
Makale : 2.892
Atıf : 271
2023 Impact/Etki : 0.316
Natural Volatiles and Essential Oils