Int ern at i onal  Journ al of Ele ctrical  an d  Co mput er  En gin eeri ng   (IJ E C E)   Vo l.   8 , No .   6 ,  Decem ber   201 8 , p p.   5162 ~ 5168   IS S N: 20 88 - 8708 ,  DOI: 10 .11 591/ ijece . v8 i 6 . pp 5162 - 51 68          5162       Journ al h om e page :  http: // ia es core .c om/ journa ls /i ndex. ph p/IJECE   Improvi ng IF Al gorithm  for Dat a Aggre gation T echn iqu es  in  Wireles s  Sensor  Network s       Madh av In gle ,   P. V.R. D.   Pra sa d a Rao   Depa rtment  o f  C SE,   Koneru   La k shm ai ah  Educat i on  Foundati on ,   I ndia       Art ic le  In f o     ABSTR A CT   Art ic le  history:   Re cei ved   Dec   28 , 201 7   Re vised  Ma y   31 , 2 01 8   Accepte d  J un   1 5 , 201 8       In  W ire le ss   Sensor  Network  ( W SN ),   fac t  from   diffe ren t  sensor  nodes  is   col l ec t ed  a t  assem bli ng  node ,   which  is  t y p ica lly   compl et e   vi a  m odest  proc edur es  such  as  ave rag ing  as  i nade qua te   computat ion al   power  and  ener g y   resourc es.   Thou gh  such  col lections   is  ide nt ified   to  be  ext r emel y  sus ce pti bl e   to  node  comprom ising  at ta cks.   The se  appr oa ch es  are   ext remel y   prone   to   at t ac ks  as  W S N  are   t y pi call y  la cki ng  interfe re  resil i ent   har dware .   Thus,   purpose  of  ver a ci t y   o f  fa ct s  an d  pre stig e  of  s ensor  nodes  is  cri tica l  for   wire l ess  sensor   net works .   Therefore,  imm inent  gat h ere r   no des  will   b e  profic i ent   of  ac complishm ent  addi ti on al   cu lt ivated  da ta   aggr egation   al gorit hm s,  so  cre ating  W SN  li ttle  unre sisting ,   as  the   per form anc e  of  ac tu al  low  power  pro ce ss ors  aff ec te d l y   in creases.   It er ative  filteri ng   al gorit hm s   embrac e  inord in at e  ca pa cit y   for  such  a  resolutio n.   The   wa y   of  a ll oc at ed  the   m at chi ng  m ass   el ements  to  informati on  del iv ere d  b y   e ac h  source ,   suc h   it er at iv e  al gori t hm s  conc urre ntly   assem ble   facts  from   seve ral  roots  and  del iv er  ent r ust  v al ua ti on  of  the s e   roots.   Though  suggestive l y   ext r a  subs ta nti a l   aga inst  collusio n  at t ac ks  b eside  the   m odest   averagi ng  t ec hn iqu es,   ar e  qui et  vulne rab le   to  a  diffe ren t  cul t iva t ed  at t ac k  familia riz e .   The   exi st in g  li te ra ture  is  surve y ed  in  th is  pape r   to   ha ve   a  stud y   of   itera tive  fi lt er ing  t ec h nique s  and   a   det a il ed  compari son  is  provide d.   At  the   end  of  t his  pape r  new  t ec hniqu e  of   improved  it er at i ve  fil t eri ng  is  proposed  with  the   hel p  of  liter at ur e   surve y   and   dra wbac ks foun d  in the   literatur e.     Ke yw or d:   Aggregati on   Atta ck   Fil te ring   Netw orks   Robust   Sensor   W i reless   Copyright   ©   201 8   Instit ut e  o f Ad vanc ed   Engi n ee r ing  and  S cienc e .    Al l   rights re serv ed .   Corres pond in g  Aut h or :   Ma dh a v Ingle ,   Dep a rtm ent o f C SE,    Kone ru Lak shm ai ah  Ed ucati on F oundat ion,     Vaddes war am , Gun t ur, An dhr a Pr a des h,   I nd i a .   Em a il :  ing le . m adh a v@gm ai l. com       1.   INTROD U CTION   W i reless  sens or  netw orks  ( W SN )  a re  usual ly   co m pr ise s  tho usa nds  of  lo w  cost ,  lo w  power   se ns in g  dev ic es  with  li m it ed  co m pu ta ti on al ,  m e m or y  and   com m un ic at ion   resou rc es.  W S N  is  cal le d  as  a  sp eci al   cl ass   of   a d - hoc  wir el ess  netw ork.  As  W S N  c onta ins  sever al   t hous a nds  of  s ens or   no des  di stribu te d  i n  a  ta rg et   detect ing   e nv i r on m ent  within   it s  neigh bo rho od   c ollec ts  the  data  and   c ompu te s  it .  Senso r  nodes  a re  m a de  up   of   sim ple  pr oc essor,  ap plica ti on   s pecific  se ns ors,  wireless   transceive r  an d  low  batte ry.  Data  aggre gation  is   us e d  due  to  li m it ed  a m ou nt  of   power   in  s ens or   no des  a nd   to  reduce  tran sm issi on   over hea d.   A  va riet y  of   schem es  fo r  da ta   aggreg at i on s   are  pr ov i ded.  Data  ag gr e gati on   is  a   proce ss   wh e rein  data  i s  bee n  m erg es  fro m   nu m erous  se nsors   at   inter m ediat e  nodes   an d  tra ns m itti ng   a ggre gated  data  to  t he   base  sta ti on .   Data   aggre gation  e nt ang l es  colle ct ion   of   crit ic al   data  pr esente d  to  the  base  sta ti on   in  e nergy  adequate   fas hion  with   no m inal l at ent tim e.    Tw o  ty pes  of  prot oco ls  c at eg ori zed  i n  data  a ggre gation  ba s ed  on  the   to po l og y.   T he  fi rst  i s  tree  base d   and   sec ond  one  is  cl us te r  base d  data  ag gr e gatio n  prot oco l.  T he  gro up s  of   nodes  form   the  cl us te r.   The   gro up i ng  of  t he se  no des  i nto   cl us te rs  is   cal le d  cl us te rin g.  I n  case   of  cl us t er  base d  data  a ggre gation  pr ot oco ls,   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
In t J  Elec  &  C om p  En g     IS S N: 20 88 - 8708       Impr ovin g IF  Algo rit hm f or   Da t a  A ggreg at ion   Tech niques  in  Wi rel ess  Se ns or N et works   ( Madha v  In gle )   5163   cl us te r  head   or  aggre gato r  pe rfor m s  data  ag gr e gatio n  an d  i n  case  of   t ree  base d  da ta   a gg reg at io n  protoc ol  the   interm ediat e  par ent  node   nea r  to  t he  si nk  pe rfor m s  data  ag gr e gatio n.   Sensor   no des  hav e   lim i te d  com puta ti on   powe r,   batte ry,   le ss  storag e  capaci ty ;  becau s e  of   al l  these  lim it a ti on s,  ther e  is  a   need   of   s avin g  su c h  res ources   by  re du ci ng   t he   am ou nt  of  da ta   transm issi on .  T his  ca n  be   done  by  us i ng  the  ef fici ent  te chn i qu e   cal le d  dat a   aggre gation.  F act s  fr om   num ero us   se nsor s  are  ag gr e gat ed  to ward  one   node  cal le d  as  aggre gator,   hen ce  com m un ic at es aggre gated dat a w it h base  stat ion .   Iterati v e  filt ering   (I F )  is  us e d  fo r  data  ag gr e gation  a nd  trust   assess m ent.  The  tr us tw or t hi ness  of  eac h  sens or   is  est i m at ed  in  accor da nce  with  the  s pa n  of  sens or   re adin gs   f ro m   the  cor rect  est im at e  values  got  in  the  antece de nt tu rn of it erati on as  in the alac rity  o f  aggre gatio n of al l sens ors s ta ti sti cs.   Corresp ondi ng  data  ag gr e gati on   is  ha bituall y  a  charged   a ver a ge.   Senso r   sta ti sti cs  are  sign ific a ntly  diff e rin g  from   su c h  est im at e.  So   t he  se nsors  are  c on si der e d  as  le ss  tr us tw ort hin es s  a nd  al so   i n  the   ag gre gatio n  pro cess , th ei r  s ta ti sti cs are b es towe d  a m ino r   weig ht in  c urre nt tu rn of it erat ion .   The  sen sors  knobs  are  par ti ti on   int o  seve r  cl us te rs,   a nd   e ver y  cl us te r  possesses  a  cl us te r  head   th at   com po rts a n  a ggre gato r.   Spo r adical ly  d at a is am assed  and a ggre gated by t he   a ggre gator.   As  pe r  as  the  m ai n  m otive  of   secu rity   serv i ces  in  W S Ns  i s  to  pr eca utio n  in  the  syst e m   and   res ources  from   at ta cks  and  m isbehavi or .   The   sec uri ty   in  the  f orm   of   data   c onfide ntial it y,   data  i ntegr it y,  data  authe ntica ti on ,   data  fr esh ness ,  robu st ness ,  da ta   avail abili ty,  acce ss  con tr ol ,  nonr e pudiati on,  for ward  secrecy ,   backwa rd secr ecy  is i m po rta nt for  WSN.   This  pa per   s urveys  the  li te ratur e  to  stu dy  var i ou s  f act ors   of   wireless  se ns or  net work   f or   it erati ve  filt ering .   A r ound  twe nty  thr ee  pa per s  are   co ns i de red  f or   survey.   Th e  par am et ers  from   each  pa per   a r e   identifie d  a nd  dr a w back   of   e ach  aut hor’s  work   is  highli gh te d  in  the  s urvey.  T he  det ai ls  of   the  s urvey  ar e   su m m arized  in  a  ta ble.  W it h  the  help  of   t he  li te ratur e  a nd   dr a w back   descr i bed   fro m   each  pap e r   a  n ew   appr oach f or tr us tw or t hin ess   of sen s ors a nd  value o f  the  r e pu ta ti on  vecto r  is prop os e d.   The  rem ai nin g  j our nal  is  or c he strat ed  as  he r e.  The  sect io n  II   de scrib es  th e  detai le d  li te ratur e  sur vey.  Sect ion   III  te nders  ga p  analy sis.  Sect ion   I V   descr i bes  pro po s ed  wor k.   A t  la st,  the  j ou r nal  is  co nclu de d  in   sect ion   V.       2.   RELATE D  W ORK   This  sect ion   of  the  pap e r  gi ve s  detai le d  li te ratur e  sur vey.  T he  rece nt  pa pe rs  inclu ding  th e  te chn iq ues  of  data   ag gr e ga ti on   a re  s urve ye d  a nd  a  deta il ed  com par iso n  of  s urveyed   li te ratur e   is  gi ven  at   the   e nd  of  this  sect ion .     Lat hies  Bhas ke r   ha ve  co ns i der e d  the  pa r a m et ers  including  Fit ness  f un ct io n,   Cl us t er  functi on,   distrib ution  it em   (α),   transm i ssion  co st  it em   (β)   an d  e ne rg y  it em   (γ )   [1] .  The   te ch ni qu es   us e d  are   Dat a   Aggregat or   ( D AG),  Ge netic   al gorithm .  The  m ai n  pr ob le m   with  the  a uthor  is  i m pr ov em ent  required   i n  Estim at ion  o f   m et rics, En e rgy , tran sm issi on and  distrib utio n.   Hev i n,   Ra j es h  D hasian ,  Pa ram asi van   Ba la su bram anian  disc us se d  E nergy  c on s umpti on,  C ost   reducti on,  Sec ur it y,  Accurac y ,  Th rou ghput  an d  oth e r  pa ram et ers   [2] .   The   al gorith m s  con sidere d  are  si m ulate d  an ne al ing   cal cul us   for  data  ag gr e ga ti on ,  M ulti - pa th  data  tra ns m i ssion.  T he  pro blem   with  the  pap e r   is n um ber  of sl eep  nodes  are not co ns i der e d  s o  sc ope f or e ne rg y i m pr ovem e nt.   Par li   B.  Har i,  Dr .  S haile ndra   Nar ay an  Sin gh  discu ssed  D at a  agg re gatio n,   scal abili ty ,  powe r  us es ,   ov e r head,  an d  qu al it y  of  ser vice   [ 3] .  T he  te chn iq ues  us e d  are  secu re  r ou ti ng  protoc ol s,  data  a ggre gatio n  protoc ols,  i ntr us io n  detect io n,   c rypto grap hy   al go rithm s.  The  pro blem   is  that  the  al gorithm s  to  pro vid e  secur it y are  no t descri bed in  det ai l.   M. Rez van i,  A . I gn j at ovic , E. Be rtino , S. Jha, auth or   pro posed  an  e nh a nce m ent f or  it erati ve  strai ni ng   m et ho ds  by  furn is hing  a n  le adin g  est im ati on  f or  anal ogou s   al gorithm s  t hat  de vel op s   them sel ves  not  jus t   collusio n  pe rsiste nt,  bu t  f ur t her m or e  pr eci s e  an d  s wifter   appr oach i ng   [ 4] .  T he  pro blem   with  pap e r  is  dat a   aggre gator no de  is not c om pr om ise d.   S.  Kr it hi ka,   D. J.   P res hiya   disc us se d  on  e nh a nce d  i nfo  a ggre gation  sty le   in  WSN  to wa r d  com pr om ise d  node   [ 5] .  Also   discusse d  ch al le ng e  to  data  ag gr e gatio n  is  yet  to  secur e  ag gregati ve  in for m at ion   from   con ci li at i on   node  at ta ck s  and   re veali ng  al l  ov er  ag gregati ng  te ch niq ue  to  ac qu ir e   pr eci se  ag gr e gative  conseq ue nces. The  pro blem  w it h  the  p ap er is  the clu ste r bas ed netw ork, ne twork  li fesp a n i s less.   A  Secu re  Data  Aggregati on  sc hem e  reco m m ends  by  H. S .Ann a pur na,   M.S idd a pp a  wh ic h  wo r ks   with   Fault  Tolera nc e  fo r  W i reless   Sens or  Netw orks  that  offe rs   fau lt   toleranc e  and   m utu al l y  end   to  end   pr i vacy  thr oughout  info   ag gregati on   [6] .  I n  thi s  pap e r,   rese arch e r  sugg e s ts  pr act ic e  for  secur e  in form ation  com m un ic at ion   by  pu blic  cr yptogra ph y  i n  sens or  netw ork .  T he  us e  of  A ND  &  OR  op e rati on  f or  sh ari ng  secur e  m essage & reco ns tr uc ti on s is  pro ble m at ic .   V.   Vaide h i,  R.   Kayal vizhi  a nd  N .  C.  S eka r    pro po se s  a  ne w  patte r n  t o  s ecur e  t he  proc ess  of  data  aggre gation  by   as  lo ng   as  a  li gh t - weig ht   secu rity   syst em   ca ll ed  Com bin at ori al   Key   Distrib utio n  ( CKD )  Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                          IS S N :   2088 - 8708   In t J  Elec  &  C om p  En g,   V ol.  8 , N o.   6 ,  Dece m ber  2 01 8   :   5162   -   5168   5164   m echan ism   that  eat s  a   red uce d  am ou nt  of   powe r  an d  it s  per f or m ance  is   enh a nce d  us i ng  has hes  of  dat a  that  is  directed   th rou gh  the  netw or k   [7] .  The   pr opos e d  syst em   re du ces   the   powe r  c on s umpti on  an d  m ax i m iz e s   thesecu ren e ss  of d at a i n  the   wireless se nsor  n et w ork . T he  t echn i qu e s  us ed  are  l ocati on d e pende nt.   P.  B. Gaik wad,  M.  R.  D hage  done  t he  s urvey   on  data  a ggre gation  in  sec ured  way  for  wir el ess  sens or  netw orks.   Data   aggreg at io n  m et hods   can  e ff i ci ently   su pport   to  decr ease  c onsu m ption   of   e nergy  by  rem ov in g  redu nd a nt  data   travell ing   bac k  to  t he  sin k   [8] .  T her e   are   nu m erous  sec ur it y   co ncerns   wh ic h  c on ta i n  data   integrity ,  data  confide ntial it y,   avail abili ty ,  and  f reshness   in   data  a ggreg at i on  that  beco m e  serio us   w hen  W S N   is  instal le d  in  an  un fr ie nd ly   env i ronm ent  wh e re  se nsors   dro p  pr on e  t o  node  fail ur e s  and   com pr om i sed  by  rival. Ma ny al gorithm su se m e ssage  a uth e ntic at ion s c ode &   us es sym m et ri c k ey  e ncr y ption.   H.   Hayo uni  an d  M.  Ham di  present  a   surv ey   of  H om o m or phic   enc ryptio n  pro per ti es  w hi ch  us ed   by   so m e  secur e  da ta   aggreg at io n  ap proac hes,   and   t hen   t hey  associat ed  the m   gr ounde d  on  certai n   pr i nc iples   [9] .  Last ly ,  they   pr esent  a nd  deliberate  ce rtai n  vu l ner a ble  t opic s  that  wan t  t o  be  obser ve d  in  upcom ing   stud ie s   ind irect io n  to  a dv a nce   the  saf et y  of  data  a gg reg at io n  i n  wir el ess  sen sor  ne tworks .  T he   pr ob le m   is  no  ultim at e   strat egy  w hich   m ay   enc ount er  the  sec ur it y   dem and s  to w ard   data  ag gre gation  an d  set tl e  entire  dilem m a s   evoke d by the  excep ti onal   prop e rtie s of  WSNs.   A  Sec ur e   A ppr oxim a te   Data  A ggreg at io n  (SAD A)  sch e m es  intends  by  aut hros  S .   Pr a kas h  T,   Venu gopal,   G   Pr at him a  E,  L  M  Pat naik,  K   R,  S  S Iyeng a r,  in   that   outl ine  a re  m ade  us i ng  pri m it ive  po ly nom ia l   and   Me ssage  A uth e ntica ti on   Cod es  (M ACs )  are  trans ferr ed  al ongs i de  with  the  outl ine  to   gu a ra ntee  tr uth f uln es s   [ 10] .  SADA   delive r s  data  fr e shne ss  an d  trut hful ness  at   a  c omm un ic at ion   co st  of  O   (1). T he pr oble m wi th the pa pe r  is a uthor  not  worke d  f or a ggre gato r node.   P.  R.  Vam si  a nd  K .  Ka nt  te nd e r  a  st ru ct ure  for  Wireless   Senso r  Net work s   ( WSNs)   usi ng   TM S  a t   node  point  a nd  IDS  at   Ba se   S ta ti on   (BS )  si de   f or   s ecu re  da ta   aggre gation   [11] .  Using  tr ust   cred i ts  eac h  node   in  the   net wor k  e valuates   th e  be ha viour   of  it s  neig hbors   an d  e nfo rces   the  netw ork   op e rati on  to   il lustrate   cl us te r  hea d  s el ect ion ,  bri efi ng   t o  the  BS   and   data  ag gregati on.  T he n,  BS  exam ines  the  ack nowl edg e d  inf or m at ion   usi ng   I DS   a nd   ac counts  kn o wle dg e  a bout  m isch ie f  yo u  eve nts  back   to  node s  in  the  netw ork.ID S   of te n produce  f al se r ep ort  of  m al ic iou s acti vity  is a p r ob le m .   S.  k.  Md.  Ra hm an,   M.  A.   H os sai n,  M.  Ma hm ud ,  M.  I.   Chau dr y,  A.   Alm og ren,  M.   Alnuem ,  A.   Alam ri  designed  reso l ution  gro unde d  on  a  c rypto gr a phic   m od e   [12] .  Aggr e gato r  ca n  s coop  obli vious   data  a t   the  a ggreg at i on  le vel  m akes  key  s ecu rity   chall en ge  f or  data  a ggre ga ti on   i n  WSN.   Th us ,   this   le vel  of  aggre gation  is  su sce ptible  to  at ta cks  by  intru de rs.   S o,   the  pr ese nt  pro pos al s  do   not  ou tf it   the  secur it y  gr a nts   wh ic h  em erg e  into  dynam ic   no de   WSN.  He nce  in   this  pa pe r  a uthors  pro pose d  a  syst em   to  ta ckle  t he  se cur it y  issues in  d y na m ic  n od e  of  W SN  call ed  it  li gh twei ght sec ure data a ggre gation  te c hn i qu e . Sec uri ty  an al ysi s and   Energy c onsum pt ion  is  not p rovide d  is t he pr oble m  w it h  the  pap e r.   S.  S.   Ra njani ,   Dr.  S.  Ra dha kr is hn a n  a nd  Dr .   C.T hanga r aj  a uthors  m od ify   their  Ene rg y  ef fici ent  Cl us te r  Ba se d  Data  A ggre gat ion   (ECBD A )  syst e m   to  deliver   sec ur e  dat a  tran sm issi on   [ 13 ] .   S ub se qu ently ,  sens or s  nodes  ar e  low  powered  i m m at ur e;   i t  is  no t  feasible  to  pu t  on  ty pical   cryptograph y  te chn iqu e s.  Cl us te r   head   ac hiev es  data  ag gr e gation  a nd  Ba ye sia n  f us io n  al go r it h m   to  al low  s ecur it y.  Tr us t  is  gu i ding  ass oc ia ti on   a m on gst   two  sens or  no de s.  T hroug h  i ns pe ct ion   t here  li abili ty   of   a  node ,  the y  can  al lo w   secu re   com m un ic at ion .  Ba ye sia n  f us io n  al gorith m   analy zes  t he  tr us t  possibil it y  of   a  s ens or   base d  on  th e   perform ance  of  the  node. B F A  disc us se d  in   the  pa per  is  I nf le xib le   to  se ns or  c hanges  and   t he  work l oad   i s   con ce ntrate d  at   a sin gle  po i nt. It i s not s uitabl e f or  la rg e - ra nge  netw ork.    The  tr us t of  t he  n odes is pre m edita te d  by N . S . Re nubala  an d K.S.D ha na la ks hm i, they  aim ed  schem e   util iz es  the  Bi o - ins pire d  Ene r gy  Eff ic ie nt - Cl us te r  (B EE - C )  protoc ol  an d  f uzzy  log ic   [14] .  The  bla ck  ho l e  a nd   flo od i ng   at ta ck  disc ov e re d  by  sugg est e d  pr act ic e  an d  it   al so   ban is hes   this  assault .  The  cre dit  rates  are   associat ed  al ong  with  the  li m it .  The  cred it   rate  beyon d  the  lim it   is  deliberated  as  tr us te d  no des  a nd   data   pack et s   are  pe rishe d  ov e r  th e  no de .  T he  c red it   rate  i nf e r ior  th an  t he  li m it   value  is  la beled  a s  accr edite d  un t ru ste d  node   w hich  is  t he n  el im inate d.   The  pro j ect ed   m ann er  deliv ers  re duced   de la y  pau se ,  ex pensi ve   ov e r head,  an d  pack et   waste  with  im pr ov e d  pac ket  trans fe r  rati o  t han  th e  pr e sent   gam e  theo ry,  F uzz y  with   trust  ( LEAC H ).   Disad va ntag e   of  pract ic in g  f uzzy  lo gic   is  ra pid ly   bu dd i ng  exte nt  of   t he  ru le - ba se  an d  m ixtur e.   K.   Sh im ,  C.  Par k,  aut hor s  pro pose  a   real - w orl d  SDA,  Sen - S DA,   f ounded   on   preser vative   Ho m om or ph ic  en cry ption  sc hem e,  an  i d entit y - base d  si gn at ur e   sch em e,  and   a   batc h  c onfi rm ation   m et hod  with   an  al gorithm   fo r  filt ering   i nject ed  false  data   [15 ] .  Pac ket  dro p  at ta cks  ar e  no t  ha nd le d  in  this  pap e r  a nd  it   is   extra  over hea d.   M.  Thanga raj,  P.  P.  Ponm al ar  pr op os e d  Sec ur e d  Hyb rid  ( GA - AB C )  Dat a  Aggr e gatio n  Tree  (SHD T)   is  bein g  raisi ng  the   vital it y  pro fici ency  of  a   syst e m .  The  e xp l oitat ion   of  form er  intel le c tual  strat egies  as  a n  al te rn at ive  of  ABC i s tr ouble   [ 16 ] .   D  Ma njaia h,  M.  Bharat hi  an d  B.P.  Vij ay a  Ku m ar  pr ece de s  a  li ne  towa r d  delibe r at es  the  ha ndli ng   of   m ul ti - di m ensio nal  key  distrib ution  (M DKD)  pro posal   f or   s afeguar ding  t he   co nn ect io n  s urrou nd e d  by  nodes   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
In t J  Elec  &  C om p  En g     IS S N: 20 88 - 8708       Impr ovin g IF  Algo rit hm f or   Da t a  A ggreg at ion   Tech niques  in  Wi rel ess  Se ns or N et works   ( Madha v  In gle )   5165   appr oach a ble  i n  the   WSN  sys tem   [17] .  The   orga nizat ion   is   co ncen t rated  extra  sa fe  t hro ugh  play ing  no de - to - node veri ficat ion sy ste m  b y   a lt ering  ell ipti cal  cu r ve  c rypto grap hy as  well  as Elgam al  sign at ur e  desig n. L ast ly ,   the  adv ise d  de s ign   is  assesse d  fou nd e d  on  m a nipulat ion  p eri od   in  sec ondha nd  p acket data  delivera nce  rat io  to  cat ch  the aim e d  protect io n  sy stem  is extre m el y l ucr at ive in  n a tu re.  T he  pr ob le m  is that E CC  algo rithm  i so m er  com plex  as  we ll  as m or e d if ficult  for  im plem ent Elgam al   Sign at ur e  alg ori th m  is rar el y u sed  i n pr act ic e.   R.  K.   K od al i  pro po ses  a  ke y  m anag e m ent  te chn iq ue,   a m on g  it s  red uc ed  res ource  c os ts,  w hich  is   extrem el y su it a ble to be used  in hierarc hical   WSN a pp li cat ion s   [ 18] . Toget her   I den ti ty  b a sed key  m anag e m ent  (I BK )  a nd   pro bab il ist ic   key  pr e - distri bu ti on  syst em s  are  form ed  e m plo y  toward  al te r ed  hie rar c hical   la ye rs.   Desig ne d  key  m anag em ent  a ppr oach   is  ap pl ie d  adoptin g  I RIS  W S N  no de s.  The  m ai n  pr oble m   is  insecur it y  against  Q uan t um  Co m pu te r  at ta ck.   Karu na  Ba bbe r  an d  Ra j ne es h  Ra nd hv a   pr opos e  cl us te ri ng  al gorithm   with  e nergy  e ff ic ie ncy  a nd   QOS  in  form   of   sec ur it y  an d  reli abili ty   [19] .  Un i form   clu ste r  an d  cent r al ly   locat ed  no de  as  a  cl us te r   head   consi der e d. T he  au th or  has not  co nsi der e d  cl us te r hea d fail ur e .   Bharath  K.   Sa m anthu la   co nsi der e d  secu re  data  aggre gation  m od e  for  MIN  an d  MA X  encr y ptio n  appr oach es  of  secur it y as pects   [ 20 ] . I n  this  paper , r e duci ng  siz e o f  en c odin g  m at r ix can   be  i m pr ove d.   Aj ay .  K.   Tal el e  author  sur ve ye d  in  this  pa per   a bout  r ou ti ng   protoc ol  an d  desi gn   iss ue s  in  wireless  sens or   netw ork   [ 21 ] .  Also   over viewe d  of  sh ort est   path  t ree  data  ag gre gation  al gorith m ,  DA G  base d  in  ss   Netw orkA l gori thm   and   A N T  Colon y  Algorithm .  DRIN A  al go rithm   propose d  wit h  delay   an d  la te ncy  com par e  to  ab ov e  i n  va rio us  aspects.  Ma in   fo c us   to  i ncrea se  Netw ork  Lifet i m e  bu t  due  to  delay   m ay   in   increase at  the  transm issi on  ti m e.   PV RD   Pr a sad   Ra o,   K. Ra ghava  Ra o  aut hor  pro pose s  i m pen din g  sen so r   m echan ism   pleas  are   exp l or e d   [22] .  Dev el op e d  RL S  Al gorithm   for  local iz at ion  f or   WSN  i n  cl a ss  of  sec ur it y.  Ma in  pro blem   is  that  m or e  fo c us   on  local iz at ion   de pende ncy.  Sy nchr on iz at io n  and  sti ll   chance   of  rec ur si ve   est i m at ion   can  be  i m pr ove d.   Deep a k  C.  M ehetre,  S.  Em al da  Rosli n  a nd   Sanjee v  J.   W ag h  a uthor   proposes  node   sche du li ng   con t ro l  Algo rithm   in  distrib ut ed  m ann er;   no des  functi one d  re gionall y  ov er  at te ntive   di f fer e nt  s urrou ndin gs   [23] .  It  co nsu m es  le ss  ene rgy   consum ption  an d  c onsist en cy   in  CA   ba se d  node   sche du li ng .  A uthors  f ocused   on inc reasin g Netw ork  Li feti m e, en er gy c onsu m ption   bu t i n  this  case  dela y gets inc rease d.   In   this  sect io n  a  detai le d  su r vey  is  giv e n  by   the  authors.  The  va rio us   par am et ers  including  c os t   reducti on,  po wer   us es,  o ve rh ea d,   f ault  to le ran ce,  data  confide ntial it y,   hierar c hical   m od el ,  at ta ck  m od el ,   netw ork  m od el ,  dynam ic   no de  to po l og y,  key  m anag e m ent,  tru st  pro ba bili ty ,  end   to   end   delay ,  ba tt ery  resid ual cap aci ty , r outi ng tree  co st et c.T he  s umm ary of  t he survey ed  p a pe r s   is gi ven in t he  Tab le   1.       Table  1.   Su m m ary o f  the  s urv ey ed  pa pe rs   Sr.  No.   Au th o r  n a m e   Para m eters   Techn iq u es/Alg o rith m s   Disad v an tag es   1    Lathies  Bh ask er[1 ]    Fitn ess  f u n ctio n ,  C lu ster  f u n ctio n ,  d istrib u ti o n  ite m (α) ,  trans m iss io n  cos t i te m   (β),   en ergy  ite m   (γ)    Data Agg regato r ( DAG)  Genetic  alg o rith m     Esti m atio n  of   m et r ics    Energy,  tr an s m iss io n   an d  dis tribu tio n  ca n  be  i m p rov ed     2    Para m asiv an   Balas u b ra m an ian , He v in  Rajesh Dh asian, [   2 ]    Energy  co n su m p ti o n ,  Secu rity, Ac cu rac y ,  Co st  redu ctio n ,  Thro u g h p u t and   o th er  p ara m e ter     Alg o rith m  of  Si m u lated   an n ealin g  f o r  d ata agg regatio n  in  W SN     Multi - p ath  data tr a n s m iss io n     Nu m b e r  o f  sleep  n o d e  n o t con sid ere d  so  s co p e  f o r  en ergy  i m p rov e m en t    3    Dr.  Shail en d ra  Nara y an  Sing h  and   Parli  B.  Ha ri,  [ 3 ]    Data a g g regatio n ,  scalab ility,  p o wer  u ses ,  o v erhead ,  q u ality   o f  service    Secu re  p roto co ls o f  r o u tin g   d iv isio n ,  d ata agg regatio n   p roto co ls, cr y p to g r ap h y   alg o rith m s  and  intr u sio n   d etectio n     The alg o rith m s to   p rov id e security  a r e no t  d escribed  in d etails    4    Ign jato v ic  ,M .Rezv an i, A.,   E. Bertin o  and  S. Jh a  [ 4 ]    Netwo rk Mod el,  I t erat iv e  Filtering  in Rep u tatio n   Sy ste m s, Adv ersa r y   Mod el,  Co llu sio n  Attack Scenario     IF  alg o rith m  f o r  D ata  Ag g regatio n .    Ass u m ed  data  ag g regato r  n o d e is no t  co m p ro m ised .    5    S.  Kr ith ik a,  D.J .  Presh iy a [ 5 ]    Hy b rid , Tr e e , Ch ai n  , Grid an d   Clu ster Based     Iter ativ e f ilte ring  algo rith m   ap p roach .    In clu ster bas ed   n etwo rk, netwo rk  lif esp an  is less.    6    H.S.   An n ap u rna,  M. Sid d ap p a [ 6 ]    Fau lt toleran ce,  Da ta  co n f id e n tiality     Secret  sh a ring  algo rith m  and   m a sk  des ig n in g  techn iq u e    Used  AND  & OR  o p eration  f o r  sh ar in g   secu re  m ess ag e  &   recon stru ctio n s    7    V.  Vaid eh i,  R.  Kay alv izh i and  N .  C.Sek ar  [ 7 ]    Exclu sio n  Basis  Sy ste m   (E BS)     The h ash in g   m eth o d     Locatio n - awar e  C o m b in ato rial   Key     Distrib u tio n  ( CKD )”  alg o rith m     Locatio n  dep en d en t    8    P.  B.  Gaik wad ,  M.   R.Dh ag e[ 8 ]    Sin g le Agg regato r  Sch e m e    Multip le Agg regat o r  Sch e m e     SIA,   SDA ,  T AG,   W DA     Many  alg o rith m s u se  m e ss ag e auth en tic atio n   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                          IS S N :   2088 - 8708   In t J  Elec  &  C om p  En g,   V ol.  8 , N o.   6 ,  Dece m ber  2 01 8   :   5162   -   5168   5166   Table  1.   Su m m ary o f  the  s urv ey ed  pa pe rs   Sr.  No.   Au th o r  n a m e   Para m eters   Techn iq u es/Alg o rith m s   Disad v an tag es   co d e &  us es s y m m etric  k ey  encr y p tio n .    9    H.  Ha y o u n i and  M .  Ha m d i [ 9 ]    IHCA,  E IR DA,  RCDA, S A - SPKC, F ESA ,  SD A - HP,   SAHE,  SKBH     Ho m o m o rph ic enc ry p tio n   p roto co ls    n o  exe m p la ry p lo t  wh ich  can su itab le  secu rity   warnin g s  as  d ata agg regatio n  and   p erseveran ce e n tir e  d ile m m as  gen erate d   th o u g h  the cer tain   p ecul iarities of  WSNs     10    Ven u g o p al K  R an d   S.  Pr ak ash  T ,  [ 1 0 ]    Netwo rk Mod el    Atta ck  M o d el    Secu re  Ap p rox i m a te Data   Ag g regatio n  Algo rith m ,  PCS A  su p p o rted alg o rith m  f o r  p rocreating  su m m ary    No t work ed  f o r  ag g regato r  n o d e.    11    P.  R.V a m si  and  K.   Kan t [ 1 1 ]    Hierarch ical  Mod el,  Co n f i d en tiality ,  Int eg rity ,   Au th en ticatio n     Secu re  D A,  u sin g   TM S  an d  I DS    IDS  o f ten  pro d u ce fals e  repo rt  o f   m alicio u s  activ ity     12   S.  k .  Md. Rah m an ,   M.  A .  Ho ss ain ,  M.   Mah m u d  [ 1 2 ]      Dy n a m i c no d e top o lo g y ,  Key   m a n ag e m en t      Secu re  D A bas ed   o n  I BE Pai ring   b ased  cr y p to g raph y ,  Ch in ese  Re m ain d er  th eo re m       Secu rity an aly sis  a n d   Energy  co n su m p ti o n  is  n o t pro v id ed       13   S.  S.Ran jan i,  Dr .  S .  Rad h ak rish n an  an d   Dr.  C .T h an g araj  [ 1 3 ]      Tr u st Prob ab ility ,  Energy  Diss ip atio n ,  Co m m u n icat io n   Ov erhead       Energy  ef f icien t,  Clu ster Based   DA ( ECBDA ),  Ba y esian  f u sio n   alg o rith m       BFA is Inf lex ib le t o   sen so r  ch an g es an d  the  wo rklo ad  is  co n cent rated at a  s in g le  p o in t.  It  is n o t su itab le  f o r  large - rang e net wo rks     14   Co n sis ten cy ,  Lasti n g   Energy,  Bu f f er  h ab itatio n ,   Pack et  p rod u ctio n  Rate,  swif tn ess       Co n sis ten cy ,  Lasti n g  E n ergy,   Bu ff er  h ab itatio n ,  Pack et  p rod u ctio n  Rate,  swif tn ess       A f u zzy  log ic legg ed  cr ed it  esti m atio n  plan  Bi o - d iv in e  Energy  co m p eten t - Clu ster  (BEE - C) pro to co l    Sh o rtco m in g  of   p racticing  f u zzy  lo g ic   is  th e r ap id ly  f lo u rish in g   v o lu m e of  r u le - b as is  an d  co m b in atio n     15   K.Shi m an d ,  C .  Pa r k   [ 1 5 ]      Heterog en eo u s clu sterin g ,  Co n f i d en tiality ,  Au th en ticatio n       A r ealisti c pro tecte d  DA  id ea.     Sen - SDA  Ad d itiv e  Ho m o m o rph ic    Encry p tio n  des ig n ,  An  iden tity - b ased  sig n atu re  id ea A  b atch   co n f ir m atio n     Pack et dro p  attack s are  n o t han d led .Generate  ex tra  o v erhead       16      M. Than g araj ,  P. P.  Po n m al ar  [ 1 6 ]      Energy Co n su m p ti o n ,  End  to  End  Delay, Pa ck et  Deliv ery  Rate    Battery  r esid u al c a p acity     Gen eticalg o rith m i c pro g ra m   (GA)    Secu red H y b rid (G A - ABC )  Data   Ag g regatio n  T ree ( SHDT )    Exercisin g  oth er  in tellig en t algo rithm s   in stead  of  ABC      17   M.  A .  Bh ar ath i,  B. P.  Vijay a  Ku m a r  an d   D  H M an jaiah  [ 1 7 ]      Co n f i d en tiality ,  Pa ck et  d eliv ery   ratio, P rocess in g   Ti m e       Multi - d i m en sio n alk ey   d istrib u tio n  ( MDK D)  id ea  Elliptical cu rve    cry p to g raph y   ,  Elg a m al  sig n atu re  id ea    ECC alg o rith m  is   m o re  co m p lex   an d   m o re   d if f ic u lt to i m p le m en t    Elga m al  Sign atu re  alg o rith m  is r arel y   u sed   in  practice    18   R. K. Ko d ali [ 1 8 ]      Energy Co n su m p ti o n ,  scalab ility,    Integ rity     Iden tity  bas ed k ey   m a n ag e m en t  (I BK)  Hash in g  Al g o rith m     Idea of  Pr o b ab ilistic k ey  pr e - d istrib u tio n     Ins ecure again st  Qu an tu m  Co m p u ter  attack      19   Karun aBab b er   an d   Rajn eesh   Ran d h v a [ 1 9 ]    Initial en ergy  of  no d e,  Energy   Sp en t on  Data  Ag g regatio n ,  Electr o n ics Ene rgy ,  Pack et  Size,  Nu m b er  Of  Nod es    Energy  Ef f icien t Unif o r m   Clu sterin g  Algo rith m     Sen so r  No d e M a y   resid e  an y  locatio n  ,  du e t o   u n ifor m clu sterin g   tech n iq u e,  f ew no d e  m a y  be d iscarded   o r  clu ster head   m a y  f ail    20   Bh arath K.  Sa m an th u la[ 2 0 ]      Encry p tio n  T i m e,   Energy  Co n su m p tio n       Encry p tio n  sch e m e,  Dat a  Ag g regatio n  Algo rith m  with  MI N  and  M A X      Still Ch an ce of   Red u ctio n  in Size  en co d in g   m atrix u s in g   ap p rop riate  s ize  redu ctio n  techn iq u e and   Heu ristics    21   Ajay .  K.  T al ele[ 2 1 ]      Pack et Delive ry Rate, Pa ck et  Deliv ery Rate,  E f f icien cy ,   Ro u tin g  tr ee c o st,  Los s o f   ag g regated  datad elay ,  latency .      Sh o rtest path  tr ee  alg o rith m ,  Cen tre  at  Near est   So u rce  Alg o rith m ,  G reed y  I n cre m en tal  Tr ee  Algo rith m ,  D AG bas ed  I n   Netwo rkAg g regati o n ,  OPAG,   An t Co lo n y  Algo rith m     More Focu s to  incr ease  Netwo rk ex isten ce  bu t  y et aff ect  m o re  trans m iss io n  delay     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
In t J  Elec  &  C om p  En g     IS S N: 20 88 - 8708       Impr ovin g IF  Algo rit hm f or   Da t a  A ggreg at ion   Tech niques  in  Wi rel ess  Se ns or N et works   ( Madha v  In gle )   5167   Table  1.   Su m m ary o f  the  s urv ey ed  pa pe rs   Sr.  No.   Au th o r  n a m e   Para m eters   Techn iq u es/Alg o rith m s   Disad v an tag es   22   PVRD P ras ad  Rae,   K.Rag h av a Rao [ 2 2 ]      W L LS  (weigh ted   Linear  Least Squ ares )  , Localizatio n ,  M SPE  and  L LS  ( le ast  m ean  sq u are) ,  De lay     Alg o rith m  f o r  lo ca lizatio n  in  wireless is R LS  ,R ecursiv e L east   Sq u ares ( RLS )  Alg o rith m s     Secu rity f o r  lo caliz atio n   d ep en d en t      23   Deep ak  C.  Mehetr e,  S.  E m ald aRo slin  a n d   San jeev  J.Wag h  [ 2 3 ]   Netwo rk Size  , Nu m b er  o f   No d es ,Data Trans f er  Rate ,   Energy  co n su m p ti o n  and   Battery Lif eti m e   n o d e sch ed u li n g   co n trolalg o rith m ,C A bas ed  no d e  sch ed u lin g ,   Fo cu s o n  increase  Netwo rk  Lif eti m e, en ergy   co n su m p tio n  bu t in th is  case delay   m ay   in crea ses y n ch ron iz atio n   an d  still chan ce of   recursiv e esti m atio n  can  b e i m p rov ed       3.   GAP  ANA L Y SIS   Af te r  rev ie wing  ab ove  pa pers   the  auth ors  of   this  pap e r  c om ing   to  the  c oncl us i on   t hat,  the  sur veyed  pap e rs  c on si de rs  the  pa ra m et ers  li ke  cost  re du ct io n,  power   us es ,   ov e rh ea d,   f ault  tolerance ,  data  confide ntial it y,   hiera rc hical   m od el ,   at ta ck  m od el ,   ne tw ork  m od el ,  dynam i c  node   to polo gy ,  Key  m anag e m ent,  trust  pro bab il it y,  en d  to   en d  delay ,  batte ry  resid ual  cap aci ty ,  routin g  tree   costet chi ng  li te ratur e   no ne  of  th e   pap e r  c onside r s tru st worthi ne ss of se nsors  a nd v al ue of  the  r e pu ta ti on  vec tor.     4.   PROP OSE D SYSTE M   In  propose d  w ork,   a n  i m pr ov e m ent  ov er  e xi sti ng   it erati ve  f il te ring   al gorithm   this  can  be  achieve d  by   furn is hing  prel i m inary  est i m a te   of   the  cre dib il it y  to  senso r   nodes.   T his  buil ds   the  I F  al gorithm   m or e  rob us t   and  acc ur at e.   Also  co ns i der e d  t he  fact  that  the  a dv e rsar y  cou l d  at ta ck  on  the  aggre gator   no de.   The  a ppr oach  of it erati ve  filt erin g  f or sec ured  data ag greg at ion   ov e r  c ompr om ise d  aggr egato r node.       5.   CONCL US I O N   In   t his  survey   m anu scri pt  w e  rendere d  t horou gh   sca n  of  data  ag gr e gat ion   al go rithm s   in  wireles s   sen sin g  syst em s.  All  of  t hem  e m ph asi s  on im pr ov in g  si gn i ficant recit al  sc al es in p a rtic ul ar e nergy ex ha us ti on,   netw ork  existe nce,  data  s us pe ns io n  la te ncy  and   data  ver ac it y.  Pr incipal   com po ne nts,  th e  gains  an d  los ses  of   ind ivi du al   data   ag gr e gatio n  a lgorit hm ic   ru le   are  de picte d.  In  obli gated   a ct   trust worthin ess  of  sens ors   an d  value o f  the  r e pu ta ti on  vecto r  is co ns ide re d  f or an  im pr ov e m ent.       REFERE NCE S     [1]   L.   Bh aske r,  “ Gene ticall y   der ived  sec ure   c luste r - base d  da ta  agg reg ation  in   wire le ss   sensor  net w orks”,   IET  I nf .   Sec ur. ,   2014 ,   Vo l.   8 ,   Iss .   1,   pp.   1 – 7doi:   10 . 1049/iet - ifs. 2013 . 0133.   [2]   H.  R.   Dhasian,   P.  Bal asubra m a nia n,   “ Surve y   o f  dat a  aggr eg at i on  te chni qu es  using  soft  compu ti ng  in  wire le ss   sensor ne tworks”,   I ET  Inf .   S ec ur . ,   2013,   Vol.   7,   I ss .   4,   pp .   336 – 34 2doi:   10 . 1049/ie t - ifs. 2012. 0292 .   [3]   P.  B.   Hari ,   Dr.  S.  N.Singh,   “ Secur ity   Iss ues  in  W ire le ss   Sensor  Networks:  Curre nt  Resea r ch  an d  Chal le ng es” ,   978 - 1 - 5090 - 0673 - 1/16/ $31. 00   © 2016  IEEE.   [4]   M.  Rez vani,  A.   Ignja tovic,   E .   Bert ino ,   and  S.  Jha  “ Secur e  Data   Aggrega ti on  Te chn i que  for  W ire le ss   Sensor  Networks  in  th e  Presenc e  of   Coll usion  Attacks ”  IEE E  Tr ansacti o ns  on  Depe ndabl e  and  S ec ure  Co mputing ,   VO L .   12,   NO .   1 ,   JA NU ARY /FEBRU ARY   2015.   [5]   S  Krithi ka,   D.J.  Preshi y a ,   “ Enhance d  Dat a  Aggrega t ion  Techni q ues  for  Com pro m ised  Node  Atta ck s  in  W ire l ess   Sensor Net works ”,   978 - 1 - 4673 - 9338 - 6/16/ $31. 0 0c  2016  I EEE.   [6]   H.S.Annapurna , M.Sidda ppa,  “ Secur e  D at a  Agg reg ation  with  F aul t  Tol er ance  f or  W ire le ss   Sen sor  Networks”,   Inte rnational   Co nfe renc e  on  Eme rging  Re search  i n  El e ct ronics ,   C omputer  Sci en ce  an d  Technol og y   –   2015,   978 - 1 - 4673 - 9563 - 2/1 5/$31. 00  ©2015   IEE E .   [7]   V.  Vaide hi ,   R.   Ka y al vi zhi   and  N.  Chandra   Sekar ,   “ Secur e  Data  Aggrega ti on  in  W ire le ss   Sensor  Networks”,   978 - 9 - 3805 - 4416 - 8/1 5/$31. 00c   2015  I EE E .   [8]   P.  B. Gaikwa d ,   M.  R. Dhage ,   “ Surve y   on   Sec ure   Dat a  Agg r ega t ion  in  W ir el ess  Sensor  Networks”,   201 5   Inte rnational   Co nfe renc e  on  com puti ng  communi cat ion  Control  a nd  Aut omation , 9 78 - 1 - 4799 - 6892 - 3/15  $31. 00  ©   2015  IEEEDO I 10.1109/ICCUBEA. 2015. 52 .   [9]   H.  Ha y ouni  an d  M.  Ham di,   “ Secur e  Da ta   A ggre gation  with   Hom om orphic   Pr imiti ves  in   W ire le ss   Sensor  Networks:  A  Crit ical  Surv e y   a nd  Open  Research  Iss ues” ,   Proce ed ings  of  2 016  IEE E   13th   Inte rnation a l   Confe renc e  on   N et working ,   S ensing,   and   Control Mex i co  Ci ty ,   Me xic o,   April   28 - 3 0,   2016 .   [10]   G  Prathi m a  E,   S.  Praka sh  T,   K  R  Venugopa l,   S  SIy enga r ,   L   M  Patna ik, “ SA DA :  Secur e  Approxim at e  Dat a   Aggrega ti on   in   W ire le ss   Sensor  Networks”,   978 - 1 - 5090 - 1281 - 7/1 6/$31. 00  2016   I EE E .   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                          IS S N :   2088 - 8708   In t J  Elec  &  C om p  En g,   V ol.  8 , N o.   6 ,  Dece m ber  2 01 8   :   5162   -   5168   5168   [11]   P.  R.   Vam si  and   K.  Kant , ”  Se cur e  Dat a  Aggrega t ion  and  In trusio n  Detect ion   in  W ire le ss   Sensor  Networks”, 978 - 1 - 4799 - 6761 - 2/1 5/$31. 00  ©2015   IEE E .   [12]   SkM dM.  Rahm an,   M.   A.  Hos sain,  M.  Mahm ud,   M.  I .   Chaud r y ,   A.  Alm ogre n,   M.  Alnu em,  A.  Alamri,   “ A   li ghtwei gh t  Se c ure   Dat a  Aggr ega t ion  T ec hn iq ue  for   W ire le ss   Sensor  Netwo rk” ,   2014   IE E E  Int ernati onal  Symposium on Multi media   978 - 0 - 7695 - 543 7 - 2/1 4  $31. 00   ©  2014   IEEEDO I  10. 11 09/ISM.2014. 84.   [13]   S.  S.  Ranjani ,   Dr.  S.  Radh akr ish nan  and  Dr .   C. T hanga ra j,   “ Secur e  Cluste r   base d  Data   Aggreg at io n  in  W ire l ess   Sensor  Networks”,   Int ernati ona l  Confe ren ce   o n  Sci en ce,  Eng i nee ring  and  M anageme nt  R ese arch  ( ICSEMR   2014)   978 - 1 - 4799 - 7613 - 3/14/ $31 . 00  ©2014   IEEE .   [14]   S.Re nubala  and  K.S.Dhana l akshm i,   “ Trust  base d   Secur e  Rou ti ng   Protocol   using  Fuzz y   Logic  in  W ire le ss   Sensor   Networks”,   2014  IEE E  Inte rnat i onal  Confe renc e   on  Computati onal  Inte lligen ce   a nd  Computing  Re search ,  978 - 1 - 4799 - 3975 - 6/14/$31.00  ©2014   I EE E   [15]   K.  Shim   and  C.   Park,   “ A  Secur e  Data  Aggrega t ion  Scheme  bas ed  on  Appropria te   Cr y ptogr aphic  Prim it ive s  in   Hete roge n eous  W ire le ss   Sensor  Networks”,   104 5 - 9219  (c)   2013  IEE E .   [16]   M.T hanga r aj,  P . P.  Ponm al ar ,   “ Sw ar m   Inte lli genc e   base d   Secur ed   Dat a  A ggre gation  in   W ire le ss   Sensor   Networks”,   2014  IEE E  Inte rnat i onal  Confe renc e   on  Computati onal  Inte lligen ce   a nd  Computing  Re search ,   978 - 1 - 4799 - 3975 - 6/14/$31.00  ©2014   I EE E .   [17]   M.  A  Bhara thi,  B. P.  Vijay a   Kum ar,   D  H  Manja ia h,   “ Robust  and   Cost - Eff ective   Secur ity   Algori t hm   for  PreStage   and  Pos t - Stage o f  Data Aggre ga tion”,   4 th  ICCCN T   –   2013,   Jul y   4 - 6,   2013 ,   T iruc h e ngode,   Ind ia.   [18]   R.   K.  Kodali ,   “ Ke y   Mana g ement  Te chn ique   fo r  W S Ns ”  2014  IEE E  R egi on  10   Symposium ,   978 - 1 - 4799 - 2027 - 3/14/ $31. 00   ©20 14  IEEE.   [19]   Karuna   Babbe r ,   Raj ne esh  Randhva ,   “ Ene rg y   Eff i ci en t  Cluste ring  with  Secur ed  Da ta   Tra nsm ission  Te chn ique   for   W ire le ss   Sensor  Networks”,   201 6   Inte rnationa l  Confe renc e  on  Computing  for  S ustainabl e  Glob al  Dev e lopment  ( INDIACom ) .   [20]   Bhara th  K.  Sam ant hula ,   W ei   Jiang   a nd  Sanjay   Madria ,   “ A  Probabil isti c  E ncr y p ti on  b ase d   MIN /MAX Co mput at ion in  W ire l ess  Sensor  Networks ”,   2013  I EE E   14th   Int ernati onal  Confe r enc e  on  Mobile   Data   Manage me nt .   [ 2 1 ]   Aja y .   K.   T al e le,  Suraj  G.  Pa ti l   an d  Nilka nth   B.   C hopade , “ A  Surve y   on  Da ta   Rou t ing   a nd   Aggr egationT e chni qu es  for  W ire l ess   SensorN et works ”,   2 015  Inte rnat iona l  Conf ere nce on   Pe rvasiv e  Comp uti ng  ( ICPC) .   [22]   PV RD  Prasad  Rao,   K.R agha v a  Rao, “ Deve lop m ent   of   RLS  Algorit hm   for  l oca l iz a ti on  in   wire le ss   sensor   net works ”,  Inte r nati onal  Con fe re nce   on   Comm uni cat ion ,   Manag e ment  and  In formation  Te chnol og y ,   June   2015 .   [23]   Dee pak  C.   Meh et re ,   S.  Emalda  Roslin,   Sanje e v  J.W agh,   “ Ta rge t  Covera g e  a nd  Data   Coll ect ion   for   li fe   ti m e   m axi m iz at ion   in   W ire le ss   Sensor  Network” ,   IJCT A ,   10(8) ,   20 17,   p p.   201 - 21 .   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.