I nte rna t io na l J o urna l o f   E lect rica l a nd   Co m p ute E ng in ee ring   ( I J E CE )   Vo l.   7 ,   No .   3 J u n e   201 7 ,   p p .   1228 ~ 1 2 3 9   I SS N:  2 0 8 8 - 8708 DOI : 1 0 . 1 1 5 9 1 / i j ec e . v7 i 3 . p p 1 2 2 8 - 1239          1228       J o ur na l ho m ep a g e h ttp : //ia e s jo u r n a l.c o m/o n lin e/in d ex . p h p /I JE C E   Ev a lua tion o Fea ture  Reduc tion u si ng  P ricipa Co m po nent  Ana ly sis  and Seq uential Pa tt ern  M a tching f o r Ma ne t       M.   Rej i ,   P.   C.   K is ho re   ra j a ,   B ha g y a l a k s h m M   De p a rte m e n o f   El e c tro n ics   a n d   Co m m u n ica ti o n   E n g in e e rin g ,   S a v e e th a   Un iv e rsity ,   In d ia       Art icle  I nfo     AB ST RAC T     A r ticle  his to r y:   R ec eiv ed   Au g   1 2 ,   2 0 1 6   R ev i s ed   No v   1 0 ,   2 0 1 6   A cc ep ted   No v   2 4 ,   2 0 1 6       In   M o b il e   A d   h o c   Ne tw o rk (M A NE T s)  th e re   a re   so m e   se c u rit y   p ro b lem s   b e c a u se   o f   p o rtab i li ty ,   e le m e n to p o l o g y   c h a n g e s,  a n d   a b se n c e   o f   a n y   f ra m e w o rk .   In   M A NE T s,  it   is  o f   e x trao rd in a ry   si g n if ica n c e   to   id e n ti fy   in c o n siste n c y   a n d   m a li g n a n c o n d u c t.   W it h   a   s p e c if ic  e n d   g o a t o   re c o g n ize   m a li g n a n a ss a u lt b y   m e a n o f   in terru p ti o n   id e n ti f ic a ti o n   f ra m e w o rk a n d   d isse c th e   i n f o rm a ti o n   se t,   w e   h a v e   to   c h o o se   s o m e   c o m p o n e n ts.   T h u s,   h ig h li g h d e term in a ti o n   a ss u m e b a sic   p a rt  in   re c o g n izin g   d if f e re n a ss a u lt s.  In   th e   w rit in g ,   th e re   a re   a   fe w   re c o m m e n d a ti o n s to   c h o o se   su c h   e le m e n ts.   F o th e   m o st  p a rt,   P rin c i p a Co m p o n e n A n a ly sis   (P CA b re a k d o w n   th e   in f o rm a ti o n   se a n d   th e   c h o se   h ig h li g h ts.   In   th is  p a p e r,   w e   h a v e   g a th e re d   a   li st  o f   c a p a b il it ies   f ro m   so m e   c u tt in g   e d g e   w o rk in   th e   w rit in g .   Re a ll y ,   o u re p ro d u c ti o n   d e m o n stra tes   th is  li st  o f   c a p a b il it ies   id e n ti fy   in c o n siste n c y   c o n d u c m o re   p re c ise .   L ik e wise ,   in tere stin g ly ,   we   u ti li z e   P CA   f o r   in v e stig a ti n g   th e   in f o rm a ti o n   se t.   In   c o n tras to   P CA ,   o u re su lt sh o w   S e q u e n t ial  p a tt e rn   m in in g   (S P M c a n n o b e   a ffe c ted   b y   o u tl ie d a ta  w it h in   th e   n e tw o rk .   T h n o rm a a n d   a tt a c k   sta te a re   si m u late d   a n d   th e   re su lt a re   a n a ly z e d   u sin g   NS2   sim u lato r.   K ey w o r d :   MA NE T   P C M   SP M   Co p y rig h ©   2017   In s t it u te o A d v a n c e d   E n g i n e e rin g   a n d   S c ien c e .     Al rig h ts  re se rv e d .   C o r r e s p o nd ing   A uth o r :   M.   R ej i,    Dep ar te m en t   o f   E lectr o n ics a n d   C o m m u n icatio n   E n g in ee r i n g ,   Sav ee t h Un iv er s it y ,   I n d ia.   E m ail:  r ej i m e @ g m ail. co m         1.   I NT RO D UCT I O N     P o r tab le  A d - h o Net w o r k   ( MA NE T )   is   an   u n s tr u ct u r ed   r em o te  f r a m e w o r k   t h at  ca n   b d ev elo p ed   q u ick l y ,   e v er y   ce n ter   p o in t   is   s ill y   an d   f r ee   i n   t h f u n d a m en tal  ad m i n is tr atio n .   I n   M A NE T ,   ce n ter   p o in ts   ca n   in co r p o r ate  to   th f r a m e w o r k   o r   is o late  f r o m   it  at  w h a tev e r   p o in t.  T h u s l y ,   t h er I   n o   ce n tr al  co n tr o o n   t h e   f r a m e w o r k   f o r   th ce n ter   p o in ts   to   ta k a f ter .   I n ter f er en ce   d is clo s u r m o d els  w er in tr o d u ce d   b y   Den n i n g   i n   1 9 8 7   an d   r ath er   ar an o th er   d ev elo p m e n t. A ll  th r o u g h   t h p r ev io u s   d ec ad es,  w h av u n d er s to o d   th a in ter r u p tio n   an t icip atio n   tec h n iq u es ( e. g .   cr y p to g r ap h y ,   co n f ir m atio n   an d   s o   f o r th )   ca n ' t e n s u r a n d   s ec u r o u r   s y s te m   ap p r o p r iately .   T h u s l y ,   in ter r u p tio n   r ec o g n i tio n   f r a m e w o r k s   ( I DS)   co u ld   s ec u r th s y s te m s   ag a in s t   ass a u lts   f r o m   p er n icio u s   h o s ts .   I n   th s y s te m   la y er ,   d if f er e n d ir ec tin g   co n v e n tio n s   r eq u ir th co llab o r atio n   b et w ee n   p o r tab le  h u b s t h u s ,   b r in g s   ab o u v ar io u s   v u l n er ab ilit ies  i n   M A NE T .   P r in cip al  co m p o n en An al y s i s   ( P C A )   i s   u tili ze d   a s   p ar o f   M ANE T   to   d is s ec t h c h o s h ig h li g h ts   [ 3 ] .   T h e n   a g ai n ,   P C is   s e m i - r eg u lated   w a y   to   d ea w it h   d is tin g u i s h   p ec u liar i t y   a n d   it   n ee d s   an   u n ad u lter ated   s ec u r ed   s y s te m   a m id   f r a m in g   th b en c h m ar k   p r o f ile.   No t w i t h s ta n d in g ,   o n   ac co u n o f   v er s atilit y   o f   th e   M A NE T   h u b s   a n d   u tili zi n g   A d   h o On   d e m a n d   Dis ta n ce   Vec to r   ( A O DV)   d ir ec tin g   co n v e n tio n ,   w n e v er   co u ld   m a k s u r t h lear n in g   ti m o f   P C A   h a s   b ee n   s ec u r ed   to tally .   I o u g h to   b n o ticed   th at  A ODV  n ev er   v alid ates  h u b s   in s id th s y s te m .   R ath er   t h an   w ir ed   s y s te m s ,   t h er is   n o   i n f o r m atio n   s et  in   MA NE T   s o   as  t o   lear n   p atter n   p r o f ile  in   s e m i - r eg u lated   ca lcu latio n s   ess e n t iall y .   I n   th is   w a y ,   w n ee d   to   u tili ze   u n s u p er v is ed   ca l cu latio n s   to   g ath er   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I J E C E     I SS N:  2 0 8 8 - 8708       E va lu a tio n   o f F ea tu r R e d u cti o n   u s in g   P r icip a l Co mp o n en A n a lysi s   a n d   S e q u e n tia l … .   ( M.  R eiji )   1229   in f o r m atio n   f r ee   o f   an y   i n f o r m atio n   s et  f r o m   s y s te m .   C o n s eq u en tl y ,   w n ee d   to   u tili ze   v i g o r o u s   P C A   k ee p in g   in   m i n d   th e n d   g o al  to   u til ize  u n s u p er v is ed   ap p r o ac h   a n d   s h ap i n g   t h g a u g p r o f il m o r p r ec is f o r   ab n o r m alit y   r ec o g n i tio n .       2.   RE L AT E WO RK         T o   d ea w it h   t h e x te n d ed   in f o r m atio n   s ec u r it y   th r ea t s ,   v ar io u s   s o r ts   o f   s ec u r it y   s o r ts   o f   r i g g in g   h a v b ee n   u s ed   as  a   p ar o f   t h i m m en s s ca le  f r a m e w o r k .   T h ese  s u p p lie s   m ak e   p ac k s   o f   s ec u r it y   e v e n ts .   I t 's  esp ec iall y   d i f f icu lt  to   o b tain   t h s ec u r it y   s tate  o f   t h w h o le  f r a m e w o r k   co m p letel y   w h ile  g o in g   u p   ag ai n s a n   o v er ab u n d an ce   o f   a ler t i n f o r m atio n .   T o   s ettle  t h is   is s u e,   v ar i o u s   r eq u e s t a b o u t   h ad   d is p la y ed   th p o s s ib il it y   o f   co n d itio n   ca r in to   w eb   s ec u r it y   s tr u ct u r e.   B ass   w a s   th p r i n cip le  w h o   b r o u g h t   th is   t h o u g h t   in to   f r a m e w o r k   an d   p r esen th s y s te m   s ec u r it y   p er ce p tio n   p lo in   lig h o f   m u lti - s en s o r   d ata  b len d   [ 1 ]   p r o p o s es  an o th er   co m p o n e n t c h o ice  ca lc u latio n   ca lled   Op ti m al  Featu r Selecti o n   ca lcu la tio n   i n   v ie w   o f   I n f o r m atio n   Gai n   R at io   an d   ac q u ir t h e x ac t n es s   . Ay m a n   I   p r o p o s es  er asin g   s u p e r f lu o u s   a n d   e x ce s s   ele m e n ts   f ab r icate s   q u ic k er   p r ep ar in g   an d   test i n g   p r o ce d u r e,   to   h av les s   ass et  u tili za tio n   an d   in   ad d itio n   to   k ee p   u p   h i g h   r ec o g n itio n   r ate[ 2 ]   Dr .   Sau r ab h   M u k h er j ee p r o p o s s tr ateg y   Feat u r e   Vitalit y   B ased   R ed u c tio n   M eth o d ,   to   r ec o g n ize  v ital  less e n ed   i n f o r m atio n   h i g h l ig h t s .   W ap p l y   o n e   o f   th ef f ec ti v cla s s i f ier   g u i leles s   b a y es  o n   le s s e n ed   d atasets   f o r   in ter r u p tio n   r ec o g n itio n   [ 3 ]   Vetr ich e lv i   R aj ar a m   P C A   i s   u tili ze d   to   in v esti g ate  th e   ch o s e   hi g h li g h ts .   T h is   is   o n   ac co u n t   o f   ex ce s s   an d   u n i m p o r tan c o m p o n en t s   f r eq u e n tl y   d i m i n i s h   ex ec u t io n   o f   t h d is co v er y   f r a m e w o r k   [ 4 ] Fa n g   L a n   p r o p o s s tr u ct u r f o r   s y s te m   s ec u r it y   cir c u m s ta n ce   m i n d f u l n ess   ta k i n g   in to   ac co u n lear n in g   d is co v er y   [ 5 ]   Mo h a m m ad   K.   Ho u r Z ar ch   u s s tr o n g   P C A   f o r   b r ea k in g   d o w n   t h e   in f o r m ati o n   s e r ath er   th an   P C A   in   M A NE T   [ 6 ] .   Srilath C h eb r o lu cr o s s   b r ee d   d esig n   f o r   j o in in g   d iv er s ele m e n t c h o ice  ca lc u latio n s   f o r   tr u in ter r u p tio n   id e n ti f icatio n       3.     ANAM O L DE T E CT I O E N G I N E       C o n s is te n tl y ,   d if f er en m et h o d o lo g ies  h av b ee n   i n tr o d u ce d   k ee p in g   i n   m in d   t h e n d   g o al  to   r ec o g n ize  i n ter r u p tio n   in   th s y s te m   b y   m e th o d   f o r   P r in cip al   C o m p o n e n An al y s i s   ( P C A ) .   I n   th i s   s e g m e n w e   s u r v e y   o n   m ai n   s e g m en t i n v es tig atio n   an d   s u cc es s iv e x a m p le  m i n in g .   a.   P r in cip al  C o m p o n en A n al y s is     E s s en tial  s e g m e n i n v e s ti g ati o n   ( P C A )   w a s   co n co cted   i n   1 9 0 1   b y   Kar P ea r s o n .   P C A   in cl u d es  a   s cien t if ic   m eth o d   t h at  c h a n g e s   v ar io u s   co n ce i v ab l y   r elate d   v ar iab les  in to   a n   ar r a n g e m e n o f   es ti m a tio n s   o f   s tr aig h tl y   u n co r r elate d   v ar ia b les  ca lled   ce n tr al   p ar ts .   P C A   is   t h m o s ac r o s s   t h b o ar d   tech n iq u f o r   in f o r m atio n   p r es s u r an d   r ep r esen tatio n   [ 4 ] .   F u n d a m e n tal  p o in o f   in ter e s o f   P C A   is   t h at  o n ce   y o u   h a v e   f o u n d   t h ese  e x a m p les  i n   th e   in f o r m atio n ,   y o u   p ac k   t h i n f o r m atio n ,   i.e .   b y   d i m i n is h i n g   th e   q u a n tit y   o f   m ea s u r e m e n t s ,   w ith o u m u c h   lo s s   o f   d ata.   B y   an d   lar g e,   P C A   tr ies  to   g i v u s   th m o s i m p er ati v e   h u b ,   ex p r ess   t h d is s e m i n ati n g   o f   i n f o r m atio n ,   b y   d is co v er in g   r el atio n s h ip   b et w ee n   d if f er e n t c o m p o n en t .   Step s   f o r   P r in cip al  co m p o n en t   An al y s i s :   a)   T ak in g   t h w h o le  d ataset  i g n o r in g   t h clas s   lab els   b)   C o m p u tin g   t h d - d i m en s io n al  m ea n   v ec to r   c)   C o m p u tin g   t h Scatter   Ma tr i x   d)   C o m p u tin g   t h C o v ar ia n ce   M atr ix   ( alter n ati v el y   to   th s ca tt er   m a tr ix )   e)   C o m p u t in g   ei g en v ec to r s   a n d   co r r esp o n d in g   eig e n v al u es   f)   T r an s f o r m i n g   t h s a m p les o n t o   th n e w   s u b s p ac e   b.   Seq u en t ial  P atter n   Ma tch in g     Step s   f o r   Seq u e n tial P atter n   M atch i n g :   a)   On ce   t h f ea t u r s elec tio n   p r o ce s s   g ets   co m p leted ,   s eq u e n c o f   t h f ea tu r e s   is   f o r m ed   f o r   all  n o d es   in   th n ei g h b o r h o o d .   b)   I n   th f o r m ed   s eq u e n ce   ea ch   r o w   r ep r esen ts   t h n o d es  an d   ea ch   f ield   r ep r esen t s   th f ea t u r o f   th p ar ticu lar   n o d es   c)   T h r ef er en ce   p atter n   o f   t h ea ch   s eq u e n ce   f ield   is   f o r m e d   b y   est i m a tin g   t h m in   a n d   m ax   b o u n d   v alu e s   b ased   o n   th a v er ag v alu an d   d if f er e n ce   v al u o f   i n d iv id u al  s eq u en ce .   d)   Seq u en t ial  p atter n   m atch in g   p r o ce s s   is   p er f o r m ed   b y   c h ec k i n g   f o r   all   n o d es  f o r   all  a v ailab le  f ea t u r es   w it h   t h r ef er e n ce   f ea t u r e   e)   Du r in g   t h p atter n   m atc h i n g   p r o ce s s ,   th m atc h ed   f ea t u r es  ar co n s ec u ti v el y   co m p a r ed   w it h   r ef er en ce   w it h o u m i s m a tch i n g   f o r   id en ti f y i n g   t h s tr o n g   s e q u en tial  m atc h   f)   I f   s tr o n g   s eq u e n ce   m atc h   is   f o u n d   th e n   s eq u en tial  p att er n   is   c h ec k ed   f o r   s e m s eq u en ce   b y   v alid ati n g   t h L P   p o in t.   g)   E ls if   s eq u en ce   i s   f o u n d   t h en   th s eq u e n ce   is   cla s s i f ied   as  s e q u en tial p atter n .   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 0 8 8 - 8708   I J E C E     Vo l.  7 ,   No .   3 J u n 2 0 1 7   :   1 2 2 8     1 2 3 9   1230   h)   E ls t h p atter n   is   id en t if ied   as  n o n - s eq u e n tial   p atter n .   B as ed   o n   t h is   m a tch i n g   a n o m al y   n o d es  ar e   id en ti f ied       4.   F E AT U RE   S E L E C T I O N       Nee d less   to   s a y   f ea tu r s e lecti o n   m et h o d o lo g y   p la y s   cr itic al  r o le  in   d ata  an al y s i s   in   o r d e r   to   d etec t   d if f er e n attac k s   in   M ANE T s .   Featu r es  s h o u ld   b ab le  to   d escr ib th b eh av io r   o f   th n et w o r k   p r ec is el y .   Mo r eo v er ,   if   n e w   attac k s   ar e   d ef in ed   i n   th f u tu r e,   it  ca n   b also   d etec ted   b y   th e s p r o p er   f ea tu r es.  T h u s ,   ch o o s in g   r ig h an d   d ec en f ea tu r es  i n   M A NE T s   h elp s   u s   to   k n o w   m o r ab o u th b eh a v i o r   o f   o u r   n et w o r k   f r o m   d if f er en asp ec ts .   On   t h o th er   h an d ,   th er ar m a n y   w o r k s   t h at  tr ied   to   d ef in an d   s elec d if f er en t   f ea t u r es  to   an al y ze   an d   d etec v ar io u s   attac k s .   Hu a n g   et  al,   u s 1 4 1   f ea tu r es  f o r   d escr ib in g   th n o r m a l   b eh av io r   o f   p r o to co l.  C ab r er et  al, ,   u s e   2 8   f ea tu r es   f o r   d escr ib i n g   th e   n o r m al  b e h av i o r   o f   A OD V.   A l s o ,   Nak a y a m a   et  a l,  u s 1 4   f ea t u r es  f o r   d etec tin g   a n o m al y   i n   t h A ODV   p r o to co l.  Mo r eo v er ,   Z h a n g   et  a l,  h av e   co llected   s o m f ea tu r e s   r elat ed   to   th n o r m al  b eh a v io r   o f   n et w o r k   f r o m   Me d iu m   A cc ess   C o n tr o ( M A C )   la y er ,   n et w o r k   la y er ,   an d   ap p licatio n   la y er .   Mo s o f   th e m   s elec tr a f f ic  f ea tu r e s   an d   ta k ad v a n ta g f r o m   co n tr o m e s s a g es.  H u an g   et  al,   ,   d ef in ed   1 3 2   tr af f ic  f ea tu r e s   f o r   n o r m al  b eh a v io r   o f   n et wo r k   b y   co n s id er i n g   s o m i s s u es  li k t h n u m b er   o f   s e n d ,   r ec eiv e,   d r o p ,   an d   f o r w ar d   th co n tr o p ac k ets  in   5   s ec o n d s ,   6 0   s ec o n d s ,   an d   9 0 0   s ec o n d s   ti m s lo ts .   Nak a y a m e al,   h av m i n ed   1 4   f ea tu r es   f r o m   t h R R E Q,   R E R R ,   an d   R R E P   co n tr o p ac k ets.   A ct u all y ,   w h av e   u s ed   t h ese  f ea t u r es  in   o u r   f ea t u r s et.   I is   o f   g r ea i m p o r tan ce   to   m o n ito r   an d   u s co n tr o p ac k et s   in   o r d er   to   d etec th attac k s .   A   l o o f   attac k s   i n clu d i n g   R R E f lo o d in g ,   R E R R   f lo o d in g   a n d   is o latio n   a f f ec th tr a f f ic  o f   co n tr o p ac k et s   d ir ec tl y .   T h er ef o r e,   it  is   o f   g r ea i m p o r tan ce   to   m o n ito r   t h ese  t y p es  o f   f ea tu r e s .   Ho w e v er ,   b y   a n al y s i s   o f   s o m attac k s   lik tu n n eli n g ,   w o r m h o le,   a n d   r u s h i n g ,   w co m u p   w ith   th is   id ea   t h at  tr af f ic  f ea tu r e s   ca n n o p r o v id u s   p r o f o u n d   g u ar a n tee  to   d etec all  k i n d s   o f   attac k s   al th o u g h   t h e y   ar n ec e s s ar y .     I n   th i s   w o r k ,   w it h   r ev ie w   o f   li ter atu r e,   w h a v s elec ted   t h b est  f ea t u r es  t h at  ca n   e x p lain   ch an g es  i n   th r o u ti n g   tab le  p r o p er ly :   T o   I d en tify   th w o r m h o le  attac k s   th f o llo w i n g   f ea t u r es a r ch o s en ,     a)   R o u te  c h an g i n   p er ce n tag ( R C P )     b)   Ho p s   C h a n g e s   o f   all  t h r o u te s   ( HC R ) .   c)   Seq u en ce   n u m b er   f ie ld   ch an g es   d)   Ma x i m u m   h o p   co u n f ield   ch a n g e s   e)   Av er ag s eq u e n ce   n u m b er     f)   Av er ag h o p   co u n t   g)   P ac k et  d r o p       R o u te  ch a n g in   p er ce n ta g ( R C P )   ( | P 2     P 1 |   | P 1   −  P 2 | ) / | P 1 | .   | P 1 |   i n d icate s   t h n u m b er   o f   ele m e n ts   i n   P .   ( P 2     P1 )   m ea n s   th n e w l y   i n cr ea s ed   r o u tin g   en t r ies  d u r i n g   th ti m in ter v a ( t2     t1 ) ,   an d   ( P1     P 2 )   m ea n s   th e   d elete d   r o u ti n g   e n tr ies   d u r in g   ( t2 −  t1 ) .   T h e y   to g et h er   r ep r esen t   th e   ch a n g e s   o f   r o u ti n g   en tr ies  in   ( t2     t1 ) .         Ho p s   C h an g es   o f   al t h r o u te s   ( HC R )   ( H2     H1 ) /H1 .   ( H2     H1 )   in d icate s   t h c h a n g es   o f   t h s u m   o f   h o p s   o f   all  r o u ti n g   en tr ie s   d u r in g   t h ti m in ter v al  ( t2     t1 ) .         I n   ad d itio n ,   w h a v s elec ted   o th er   f ea t u r es  t h at  m o n ito r   th r o u ti n g   tab le  ch a n g es  m o r ac cu r ate:   T h m a x i m u m   s eq u e n ce   n u m b er   f ield   ch an g e s   o f   e n tr ies   o f   ac t iv e   r o u te s   i n   th e   r o u ti n g   ta b le .   T h m a x i m u m   h o p   co u n f ield   c h an g e s   o f   e n tr ies  o f   ac ti v r o u tes   in   th e   r o u tin g   tab le.   Av er ag o f   d if f er en ce s   b et w ee n   s eq u en ce   n u m b er   f ield   o f   R R E an d   R R E P   s o u r ce   n o d an d   s eq u en ce   n u m b er   f ie ld   o f   r o u ti n g   tab le  en tr a n ce   p ac k et  f o r   th n o d       Av er ag o f   d i f f er e n ce s   b et w e en   h o p   co u n f ield   o f   R R E an d   R R E P   s o u r ce   n o d an d   h o p   n u m b er   f ield   o f   r o u ti n g   tab le  en tr an ce   p ac k et  f o r   th n o d e.       5.   SI M UL AT I O R E S UL T S       I n   t h is   s ec t io n   w p r esen t h s i m u lat io n   r e s u l ts   a n d   s h o w   h o w   o u r   co llected   f ea t u r es  a n d   alg o r ith m   h elp   u s   to   d etec t   attac k s   m o r ac cu r atel y .   W h a v u ti lize d   th w el l - k n o w n   Net w o r k   S i m u lato r   v er s io n   2     ( n s - 2 )   f o r   o u r   s i m u latio n .   I n   th is   s i m u latio n   t w o   Sc e n ar io s   ar co n s id er ed :     5 . 1 .   Scena rio :   I   Va ria t io n w it h N o de        I n   th f ir s s u b s ec tio n   th i m p o r ta n ce   o f   f ea tu r s elec t io n   w ill  b d escr ib ed   in   f ir s s ce n ar io .   I n   ad d itio n ,   w e v al u ate  o u r   co ll ec ted   r ea l ti m n et w o r k   f ea tu r e.     W p r o p o s o u r   ev a lu at io n   o n   u s in g   s eq u e n tial   p atter n   m i n i n g   a n d   b y   m ea n s   o f   th at  w h av p r o v id ed   an   u n s u p er v is ed   al g o r ith m .   A ct u al l y ,   w w ill  p r o v id co m p ar is o n   b et w ee n   P C A   a n d   SP an d   s h o w   th ad v an t ag es  o f   u s i n g   SP M.   T h p er f o r m an ce   p ar a m eter s   lik e:   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I J E C E     I SS N:  2 0 8 8 - 8708       E va lu a tio n   o f F ea tu r R e d u cti o n   u s in g   P r icip a l Co mp o n en A n a lysi s   a n d   S e q u e n tia l … .   ( M.  R eiji )   1231   FP   ( Fals P o s itiv es):  T h n u m b er   o f   n o r m a l e v e n ts   b ei n g   p r e d icted   as a ttack s   FN ( Fals Ne g ati v es):  T h n u m b er   o f   at tack   e v en ts   i n co r r ec tl y   p r ed icted   as a ttack s   T P   ( T r u P o s itiv es):  T h n u m b er   o f   attac k   ev e n ts   co r r ec tl y   p r ed icted   as a ttack   T h r o u g h p u t,  p ac k et  d eliv er y   r atio   ar c o m p u t ed   b y   v ar y in g   t h n o   o f   n o d es  an d   th e   d etec tio n   r atio   is   o b tain ed .   T h v ar iatio n s   in   n o d es a r v ar y   ac co r d in g   to   th T ab le  1 .       T ab le  1 .   Var iatio n   w it h   N o d es   En v i r o n me n t   S i z e   1 0 0 0 * 1 0 0 0   N u mb e r   o f   N o d e   T r a f f i c   Ty p e   M o b i l i t y   M o d e l     P a u se   T i me   R o u t i n g   P r o t o c o l   S i mu l a t i o n   T i me   N o   o f   a t t a c k e r   50 - 90   C B R   R A N D O M   W A Y   M O B I LI TY   2 5 se c   A O D V   2 0 0 s   2       5 . 1 . 1 .   F a ls po s it iv e       FP   ( Fals P o s itiv e s ) R e f er   to   th n u m b er   o f   n o r m a ev e n t s   b ein g   p r ed icted   as  attac k s .   T h g r ap h   b et w ee n   n o d es a n d   f alse p o s iti v ar s h o w n   in   t h Fi g u r e1   b y   u s in g   T ab le  2 .       T ab le  2 .   Fals p o s itiv w it h   N o d es   N o d e s   P C A   SPM   50   60   70   80   90   4   6   6   7   10   4   3   3   4   5         Fig u r 1 .   No d e s   v s   Fals P o s it iv e       5 . 1 . 2 .   F a ls neg a t iv e       FN  ( Fals Neg a tiv e s ) T h n u m b er   o f   attac k   ev e n ts   i n co r r ec tl y   p r ed icted   as  attac k s .   T h g r ap h   b et w ee n   n o d es a n d   f alse p o s iti v is   s h o w n   in   t h Fi g u r e   2   b y   u s i n g   T ab le  3 .         T ab le  3 .   Fals N eg ativ w i th   No d es   N o d e s   P C A   SPM   50   60   70   80   90   2   2   1   0   0   1   1   0   0   0   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 0 8 8 - 8708   I J E C E     Vo l.  7 ,   No .   3 J u n 2 0 1 7   :   1 2 2 8     1 2 3 9   1232     Fig u r 2 .   No d es  v s   Fals Ne g a tiv e       5 . 1 . 3 .   Dela y       d ela y   in   n et w o r k   w ill   id en tify   t h ti m d ela y   o f   t h d at tr an s f er r i n g   f r o m   o n e   to   a n o th er .   T h g r ap h   b et w ee n   d ela y   a n d   th n o d es is   s h o w n   in   t h Fi g u r 3   b y   u s i n g   T ab le  4       T ab le  4 .   Dela y   w it h   No d es   N o d e s   P C A   SPM   50   60   70   80   90   5 . 3 6 2 5 1   1 0 . 9 7 5 1   1 . 9 6 6 3 3   0 . 4 9 6 9 8 7   1 3 . 4 9 4 8   4 . 3 4 1 7   6 . 6 3 5 1 5   0 . 9 3 9 7 1 9   0 . 3 9 4 0 7 2   6 . 8 3 6 1 3         Fig u r 3 .   No d es v s   Dela y       5 . 1 . 4 .   Det ec t io n Ra t io       T h g r ap h   b et w ee n   n o d es a n d   d etec tio n   r atio   is   s h o w n   i n   th Fig u r 4   b y   u s i n g   T ab le  5 .       T ab le  5 .   Dete ctio n   R atio   w i th   No d es   N o d e s   P C A   SPM   50   60   70   80   90   0 . 6 6 6 6 6 6 6 7   0 . 6 6 6 6 6 6 6 7   0 . 8 3 3 3 3 3 3 3   1   1   0 . 8 3 3 3 3 3 3 3   0 . 8 3 3 3 3 3 3 3   1   1   1   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I J E C E     I SS N:  2 0 8 8 - 8708       E va lu a tio n   o f F ea tu r R e d u cti o n   u s in g   P r icip a l Co mp o n en A n a lysi s   a n d   S e q u e n tia l … .   ( M.  R eiji )   1233     Fig u r 4 .   No d es v s   Dete ctio n   R atio       5 . 1 . 5 .   P a ck et   Deliv er y   Ra t io       T h d ata  p ac k ets d eliv er ed   r atio   in   P C A   a n d   SP is   s h o w n   i n   th Fig u r 5   b y   u s in g   T ab le  6         T ab le  6 .   P ac k et  d eliv er y   r atio   w it h   No d es   N o d e s   P C A   SPM   50   60   70   80   90   7 1 . 8 0 0 9   6 9 . 1 2 1 3   7 2 . 5 6 2 9   8 7 . 6 8 1 9   8 0 . 1 8 8 4   8 7 . 2 2 5   8 9 . 1 2 1 3   7 7 . 9 5 5 8   9 3 . 2 4 9 4   8 2 . 8 1 1 6         Fig u r 5 .   No d es v s   P DR       5 . 1 . 6 .   T hro ug hp ut       T h th r o u g h p u i s   th a m o u n t   o f   d ata  m o v ed   f r o m   o n p lace   to   an o th er   in   t h g i v e n   ti m e   p er io d   is   s h o w n   in   t h Fi g u r 6   b y   u s i n g   T ab le  7 .       T ab le  7 .   T h r o u g h p u w i th   No d es   N o d e s   P C A   SPM   50   60   70   80   90   1 7 2 8 9 6   7 7 3 7 3 . 1   2 4 4 0 6 0   2 9 1 9 4 0   1 0 1 2 5 4   1 5 9 0 4 5   9 7 4 3 2 . 8   2 8 9 7 9 1   3 0 2 6 8 7   1 4 2 5 9 7   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 0 8 8 - 8708   I J E C E     Vo l.  7 ,   No .   3 J u n 2 0 1 7   :   1 2 2 8     1 2 3 9   1234     Fig u r e   6 : N o d es v s   T h r o u g h p u t       5 . 2 .   Scena rio :   I I   VARI AT I O WI T H   A T T ACK E NO D E         A ct u all y ,   w w i ll  p r o v id c o m p ar is o n   b et w ee n   P C A   a n d   SP an d   s h o w   t h ad v an ta g e s   o f   u s i n g   SP M.   T h p er f o r m a n ce   p ar a m eter s   lik   F A L SE  P OSI T I VE : I n d icate s   th n u m b er   o f   n o r m al  e v e n ts   s u cc es s f u ll y   lab eled   as n o r m a l.    FN ( Fals Ne g ati v es):  T h n u m b er   o f   at tack   e v en ts   i n co r r ec tl y   p r ed icted   as n o r m al.   T h r o u g h p u t,  p ac k et  d eli v er y   r atio   is   co m p u ted   b y   v ar y i n g   t h attac k er   n o d es  a n d   th e   d etec tio n   r atio   is   o b tain ed   b y   u s i n g   th T ab le8 .       T ab le  8 : V ar iatio n   w it h   attac k er   n o d e   En v i r o n me n t   S i z e   1 0 0 0 * 1 0 0 0   N u mb e r   o f   N o d e   T r a f f i c   Ty p e     M o b i l i t y   M o d e l     P a u se   T i me   R o u t i n g   P r o t o c o l   S i mu l a t i o n   T i me   N o   o f   a t t a c k e r   90   C B R   R A N D O M   W A Y   M O B I LI TY   2 5 se c   A O D V   2 0 0 s   2 - 10       5 . 2 . 1 .   F a ls po s it iv e       F A L SE  P OSI T I VE I n d icate s   th n u m b er   o f   n o r m a ev e n t s   s u cc es s f u ll y   lab eled   as   n o r m al.   T h e   Fals p o s iti v v s   attac k er   i s   s h o w n   in   t h Fi g u r 7   b y   u s i n g   T ab le  9 .         Fig u r 7 .   A ttac k er   w it h   f al s p o s itiv e     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I J E C E     I SS N:  2 0 8 8 - 8708       E va lu a tio n   o f F ea tu r R e d u cti o n   u s in g   P r icip a l Co mp o n en A n a lysi s   a n d   S e q u e n tia l … .   ( M.  R eiji )   1235   T ab le  9 .   Fals p o s itiv w it h   at tack er   n o d e   A t t a c k e r s   P C A   SPM   2   4   6   8   10   8   7   9   10   9   4   3   5   6   7       5 . 2 . 2 .   F a ls neg a t iv e       FN  ( Fals Neg at iv e s ) T h n u m b er   o f   attac k   e v en t s   i n co r r ec tl y   p r ed icted   as  n o r m al.   T h attac k er   v s   Fals n e g ati v is   s h o w n   i n   th Fig u r 8   b y   u s i n g   T ab le  1 0 .       T ab le  1 0 .   Fals n eg ati v w it h   attac k er   n o d e   A t t a c k e r s   P C A   SPM   2   4   6   8   10   1   2   2   2   3   0   2   0   1   1         Fig u r 8 .   A ttac k er   v s   Fals N e g ati v e       5 . 2 . 3 .   Det ec t io n Ra t io       T h d etec tio n   r atio   w ith   at tack er   is   s h o w n   in   t h Fi g u r 9   b y   u s i n g   T ab le  1 1 .         Fig u r 9 .   A ttac k er   v s   Dete ctio n   r atio   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 0 8 8 - 8708   I J E C E     Vo l.  7 ,   No .   3 J u n 2 0 1 7   :   1 2 2 8     1 2 3 9   1236   T ab le  1 1 .   Dete ctio n   R atio   w it h   attac k er   n o d e   A t t a c k e r s   P C A   SPM   2   4   6   8   10   0 . 5   0 . 5   0 . 6 6 6 6 6 6 6 7   0 . 7 5   0 . 7   1   0 . 5   1   0 . 8 7 5   0 . 9       5 . 2 . 4 .   P a ck et   Deliv er y   Ra t io       T h p ac k et  d eliv er y   r atio   w i th   attac k er   is   s h o w n   i n   t h Fi g u r 1 0   b y   u s i n g   T ab le  1 2 .       T ab le  1 2 .   P DR   w it h   A ttac k er   n o d e   A t t a c k e r s   P C A   SPM   2   4   6   8   10   3 0 . 0 2 5 3   3 5 . 8 6 0 3   2 7 . 3 0 3   3 9 . 1 2 2 4   3 8 . 6 4   2 5 . 7 9 8 3   2 9 . 8 8 7 4   2 3 . 3 7 4 7   1 9 . 1 0 2   3 2 . 3 4 5         Fig u r 1 0 .   A ttac k er   v s   P DR       5 . 2 . 5 .   T hro ug hp ut        T h th r o u g h p u w it h   attac k er   f o r   P C an d   SP is   s h o w n   i n   th Fi g u r 1 1   b y   u s in g   T ab le  1 3 .       T ab le  1 3   T h r o u g h p u w i th   A t t ac k er   n o d e   A t t a c k e r s   P C A   SPM   2   4   6   8   10   2 1 8 1 4 7   1 4 1 1 0 7   3 0 4 1 8 1   8 2 7 1 1 . 9   1 5 6 9 1 5   3 0 1 5 1 4   1 8 7 6 0 5   2 9 8 7 2 3   1 5 3 9 4 4   1 8 2 0 4 5   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I J E C E     I SS N:  2 0 8 8 - 8708       E va lu a tio n   o f F ea tu r R e d u cti o n   u s in g   P r icip a l Co mp o n en A n a lysi s   a n d   S e q u e n tia l … .   ( M.  R eiji )   1237     Fig u r 1 1 .   A ttac k er   v s   t h r o u g h p u t       5 . 2 . 6 .   Reduct io n Ra t io       T h r ed u ctio n   r atio   w it h   attac k er   f o r   P C an d   SP is   s h o wn   in   t h Fi g u r 1 2   b y   u s i n g   T ab le  1 4       T ab le  1 4 .   R ed u ctio n   r atio   w it h   attac k er   n o d e   A t t a c k e r s   P C A   SPM   2   4   6   8   10   0 . 1 7 7 8 5 2   0 . 2 1 5 4 9 5   0 . 2 0 3 7 4 4   0 . 2 0 1 1 9 8   0 . 1 9 6 8 8 1   0 . 1 8 2 7 4 8   0 . 1 5 5 6 1 3   0 . 1 8 3 5 8 9   0 . 1 8 4 2 5 2   0 . 1 3 8 4 0 8         Fig u r 1 2 .   A ttac k er   v s   r ed u cti o n   r atio       6.   CO NCLU SI O AND  F U T U RE   WO RK       I n   th i s   p ap er ,   w h av co n te m p lated   th s ec u r it y   o f   M A N E T s   b y   m e th o d   f o r   i n ter r u p ti o n   lo ca tio n   s h ield .   T h s i g n i f ica n ce   o f   s elec tin g   n ice  co m p o n e n ts   f o r   in ter r u p tio n   id e n ti f icatio n   f r a m e w o r k s   h as  b ee n   clar if ied   in   p o in t s   o f   in ter e s t.  W u tili ze d   n s - 2   to   r ee n ac o u r   s itu atio n s .   T h o u tco m es   d em o n s tr ated   o u r   co m p o n e n t s   ca n   d is t in g u is h   g r ea d ea m o r as s au l ts   ei th er   b y   ap p l y in g   P C o r   b y   ap p ly in g   SP M.   B y   m ea n s   SP w co u ld   h av an   u n s u p er v is ed   ca lcu la tio n   t h at  d is ti n g u is h e s   p ec u liar it y   m o r ex ac t.  R ea ll y ,   SP ca n   s h ap th e   b en c h m ar k   p r o f ile   ev e n   b y   p r esen ce   o f   v i n d icti v h u b s   i n   t h lear n i n g   s tag e.   Mo r eo v er ,   w p la n   to   p r o p o s p lan   w i t h   s p ec if ic  e n d   g o al  to   r ec o g n ize  a n d   f in d   t h f o i n   M ANE T .   T h is   w ill  b e   ac co u n ted   f o r   in   f u tu r w o r k .   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.