Trådlösa sensornätverk (WSN) används för många tillämpningar såsom spårning och övervakning av utrotningshotade arter, militära tillämpningar, etc. som kräver anonymitet av ursprunget, känd som Source Placering Privacy (SLP). Syftet med SLP är att förhindra obehöriga observatörer från att spåra källan till en verklig händelse genom att analysera trafiken i nätverket. Tidigare metoder för SLP såsom Fortified Anonym Communication Protocol (FACP) använder överföring av verkliga eller falska paket i varje tid slits, vilket är ineffektivt. För att övervinna denna brist utvecklade vi tre olika tekniker som presenteras i detta dokument. Dummy Uniform Distribution (DUD), Dummy Adaptive Distribution (DAD) och Controlled Dummy Adaptive Distribution (CAD) utvecklades för att övervinna anonymitetsproblemet mot en global motståndare (som har förmågan att analysera och övervaka hela nätverket). De flesta av de nuvarande teknikerna försöker hindra motståndaren från att uppfatta platsen och tiden för den verkliga händelsen medan våra föreslagna tekniker förvirrar motståndaren om förekomsten av den verkliga händelsen genom att införa låg hastighet falska meddelanden, som sedan leder till plats och tid integritet. Simuleringsresultat visar att den föreslagna tekniken ger rimlig leveranskvot, fördröjning och overhead av en verklig händelse paket samtidigt som en hög nivå av anonymitet. Tre olika analysmodeller genomförs för att verifiera våra teknikers prestanda. En visualisering av simuleringsdata utförs för att bekräfta anonymitet. Dessutom utvecklas neurala nätverksmodeller för att säkerställa att de införda teknikerna bevarar SLP. Slutligen genomförs en steganografimodell baserad på sannolikhet för att bevisa anonymiteten i teknikerna.
I globala-mottagarbaserade system kan motståndarna övervaka all trafik i hela nätverket och all insamlad information kan användas för att analysera källplatserna för paketen REF.
Source Anonymity in WSNs against Global Adversary Utilizing Low Transmission Rates with Delay Constraints
{'venue': 'Sensors (Basel, Switzerland)', 'journal': 'Sensors (Basel, Switzerland)', 'mag_field_of_study': ['Medicine', 'Engineering', 'Computer Science']}