The two biggest problems with wireless sensor networks are security and energy usage. In sensing devices, malicious nodes could be found in large numbers. The researchers have proposed several methods to find these rogue nodes. To prevent assaults on these networks and data transmission, the data must be secured. Data aggregation aids in reducing the number of messages transmitted within the network, which in turn lowers total network energy consumption. Additionally, when decrypting the aggregated data, the base station can distinguish between encrypted and consolidated analysis based on top of the cryptographic keys. By examining the effectiveness of the data aggregation in this research. To solve the above problem, the system provides a method in which an efficient cluster agent is preferred pedestal on its location at the access point and energy availability. The sensor network's energy consumption is reduced by selecting an effective cluster agent, extending the network's lifespan. The cluster's agent is in indict of compiling data for each member node. The clustering agent validates the data and tosses any errors before aggregation. The clustering agent only aggregates confirmed data. To provide end-to-end anonymity, ElGamal elliptic curve (ECE) encryption is used to secure the client data and reassign the encrypted information en route for the cluster agent. Only the base station (BS) can decrypt the data. Furthermore, an ID-based signature system is utilized to enable authenticity. This research presents a technique for recuperating lost data. The access point employs a cache-based backup system to search for lost data.


翻译:暂无翻译

0
下载
关闭预览

相关内容

专知会员服务
44+阅读 · 2020年10月31日
专知会员服务
39+阅读 · 2020年9月6日
Linux导论,Introduction to Linux,96页ppt
专知会员服务
77+阅读 · 2020年7月26日
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
58+阅读 · 2019年10月17日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
174+阅读 · 2019年10月11日
[综述]深度学习下的场景文本检测与识别
专知会员服务
77+阅读 · 2019年10月10日
Multi-Task Learning的几篇综述文章
深度学习自然语言处理
15+阅读 · 2020年6月15日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
17+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
42+阅读 · 2019年1月3日
Zero-Shot Learning相关资源大列表
专知
52+阅读 · 2019年1月1日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
Capsule Networks解析
机器学习研究会
11+阅读 · 2017年11月12日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
Arxiv
0+阅读 · 2023年6月13日
VIP会员
相关VIP内容
专知会员服务
44+阅读 · 2020年10月31日
专知会员服务
39+阅读 · 2020年9月6日
Linux导论,Introduction to Linux,96页ppt
专知会员服务
77+阅读 · 2020年7月26日
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
58+阅读 · 2019年10月17日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
174+阅读 · 2019年10月11日
[综述]深度学习下的场景文本检测与识别
专知会员服务
77+阅读 · 2019年10月10日
相关资讯
Multi-Task Learning的几篇综述文章
深度学习自然语言处理
15+阅读 · 2020年6月15日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
17+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
42+阅读 · 2019年1月3日
Zero-Shot Learning相关资源大列表
专知
52+阅读 · 2019年1月1日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
Capsule Networks解析
机器学习研究会
11+阅读 · 2017年11月12日
相关基金
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员