論文の概要: Generative Adversarial Learning for Trusted and Secure Clustering in
Industrial Wireless Sensor Networks
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.07707v1
- Date: Fri, 14 Oct 2022 11:20:08 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-10-17 17:53:35.281407
- Title: Generative Adversarial Learning for Trusted and Secure Clustering in
Industrial Wireless Sensor Networks
- Title（参考訳）: 産業用無線センサネットワークにおける信頼クラスタリングとセキュアクラスタリングのための生成的逆学習
- Authors: Liu Yang, Simon X. Yang, Yun Li, Yinzhi Lu, Tan Guo
- Abstract要約: 本稿では,産業用無線センサネットワーク(IWSN)のためのGANに基づく信頼管理機構を提案する。
検出率は96%、偽陽性率は8%以下である。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.56611183738877
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Traditional machine learning techniques have been widely used to establish
the trust management systems. However, the scale of training dataset can
significantly affect the security performances of the systems, while it is a
great challenge to detect malicious nodes due to the absence of labeled data
regarding novel attacks. To address this issue, this paper presents a
generative adversarial network (GAN) based trust management mechanism for
Industrial Wireless Sensor Networks (IWSNs). First, type-2 fuzzy logic is
adopted to evaluate the reputation of sensor nodes while alleviating the
uncertainty problem. Then, trust vectors are collected to train a GAN-based
codec structure, which is used for further malicious node detection. Moreover,
to avoid normal nodes being isolated from the network permanently due to error
detections, a GAN-based trust redemption model is constructed to enhance the
resilience of trust management. Based on the latest detection results, a trust
model update method is developed to adapt to the dynamic industrial
environment. The proposed trust management mechanism is finally applied to
secure clustering for reliable and real-time data transmission, and simulation
results show that it achieves a high detection rate up to 96%, as well as a low
false positive rate below 8%.
- Abstract（参考訳）: 従来の機械学習技術は、信頼管理システムを確立するために広く使われている。
しかし、データセットのトレーニングの規模はシステムのセキュリティ性能に大きく影響するが、新しい攻撃に関するラベル付きデータがないため、悪意のあるノードを検出することは大きな課題である。
本稿では,産業用無線センサネットワーク (iwsns) のための,gan(generative adversarial network)ベースの信頼管理機構を提案する。
まず2型ファジィ論理を用いてセンサノードの評価を行い,不確実性を軽減した。
そして、信頼ベクトルを収集し、さらに悪意のあるノード検出に使用されるGANベースのコーデック構造をトレーニングする。
さらに,エラー検出によるネットワークからの正常ノードの分離を回避するため,信頼管理のレジリエンスを高めるため,GANベースの信頼償還モデルを構築した。
最新の検出結果に基づいて,動的産業環境に適応する信頼モデル更新手法を開発した。
提案した信頼管理機構は,信頼性の高いリアルタイムデータ伝送のための安全なクラスタリングに適用され,シミュレーションの結果,高い検出率を最大96%,低い偽陽性率を8%未満で達成できた。
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