I nd o ne s ia n J o urna l o f   E lect rica l En g ineering   a nd   Co m pu t er   Science   Vo l.   3 6 ,   No .   2 ,  N o v em b e r   20 24 ,   p p .   8 8 2 ~ 8 9 1   I SS N:  2 502 - 4 7 52 ,   DOI : 1 0 . 1 1 5 9 1 /ijee cs .v 3 6 . i 2 . pp 882 - 8 9 1           882     J o ur na l ho m ep a g e :  h ttp : //ij ee cs . ia esco r e. co m   Do S attack d etec t io n and  hill c li mb ing  bas ed optima l  f o rwa rder   selection       P a la ma la i   Ra dh a k rish na n 1 ,   Senthil K um a r  Seeni 2 ,   Dha m o t ha ra n   Rukm a ni De v i 3 ,    T um ulu ri  K a nthim a t hi 4 ,   De v a dh a s   Da v id Ne els P o nk um a r 5 ,   Vik ra m   Na t t a m a i Sa nk a ra n 6 ,    Su bb ia h   M ur ug a n 7   1 D e p a r t me n t   o f   El e c t r o n i c s a n d   C o m mu n i c a t i o n   En g i n e e r i n g ,   T a g o r e   E n g i n e e r i n g   C o l l e g e ,   C h e n n a i ,   I n d i a   2 D e p a r t me n t   o f   M o b i l e   A p p l i c a t i o n   D e v e l o p m e n t ,   C o g n i z a n t   T e c h n o l o g y   S o l u t i o n s,   B u f f a l o   G r o v e ,   I l l i n o i s,  U n i t e d   S t a t e s  o f   A m e r i ca   3 D e p a r t me n t   o f   El e c t r o n i c s a n d   C o m mu n i c a t i o n   En g i n e e r i n g ,   R . M . D .   E n g i n e e r i n g   C o l l e g e ,   C h e n n a i ,   I n d i a   4 D e p a r t me n t   o f   M e c h a n i c a l   E n g i n e e r i n g ,   K o n e r u   La k sh mai a h   E d u c a t i o n   F o u n d a t i o n ,   V a d d e sw a r a m,   I n d i a   5 D e p a r t me n t   o f   El e c t r o n i c s a n d   C o m mu n i c a t i o n   En g i n e e r i n g ,   V e l   Te c h   R a n g a r a j a n   D r . S a g u n t h a l a   R &D   I n st i t u t e   o f   S c i e n c e   a n d   Te c h n o l o g y ,   C h e n n a i ,   I n d i a   6 I n d u st r y   Ex p e r t s,  G i e se c k e   a n d   D e v r i e n t   A mer i c a   I n c ,   C u mm i n g ,   U n i t e d   S t a t e s   o f   A m e r i c a   7 D e p a r t me n t   o f   B i o m e d i c a l   E n g i n e e r i n g ,   S a v e e t h a   S c h o o l   o f   E n g i n e e r i n g ,   S a v e e t h a   I n st i t u t e   o f   M e d i c a l   a n d   Te c h n i c a l   S c i e n c e s ,   S a v e e t h a   U n i v e r si t y ,   T h a n d a l a m,   I n d i a       Art icle  I nfo     AB S T RAC T   A r ticle  his to r y:   R ec eiv ed   Oct   4 ,   2 0 2 3   R ev is ed   J u l   5 ,  202 4   Acc ep ted   J u l   14 ,   2 0 2 4       Wi re les s  n e two rk s  a re   b e c o m in g   a   m o re   a n d   m o re   c o m m o n   fo rm   o f  n e two rk i n g   a n d   c o m m u n ica ti o n ,   with   se v e ra l  u se s  in   m a n y   i n d u str ies .   Ho we v e r,   th e   risin g   p o p u larity   h a s  a lso   in c re a se d   se c u rit y   risk s ,   su c h   a s  De n ial  o f   se rv ice   (Do S )  a tt a c k s.  To   so l v e   th e se   issu e s,  Do S   a tt a c k   d e tec ti o n   a n d   h il l  c li m b i n g   (DD HC)  b a se d   o p ti m a l  fo rwa rd e r  se lec ti o n   i n   wire les s  n e two r k .   T h e   s u g g e ste d   m e th o d   s e e k s  to   e fficie n tl y   id e n t ify   Do S   a t tac k s  a n d   e n h a n c e   n e two r k   p e rfo rm a n c e   b y   p re v e n ti n g   th e   c o m m u n ica ti o n   h icc u p s   b ro u g h t  o n   b y   su c h   a tt a c k s.  F u z z y   lea rn i n g   m e th o d   is  s u g g e ste d   t o   a n a ly z e   tren d s  a n d   f in d   Do S   t h re a ts.  T h e   n o d e   b a n d wid t h ,   c o n n e c ti v i t y ,   p a c k e t  re c e iv e d   ra te,  u ti li z e d   e n e rg y   a n d   re sp o n se   ti m e   p a ra m e ters   to   d e tec t  th e   n o d e   a b n o rm a li t y .   Th is  a b n o rm a li ty   d e c id e s  th e   n o d e ’ s  fu t u re   sta te  a n d   d e tec ts  th e   Do S   a tt a c k e r.   A  fu z z y   lea rn in g   a l g o rit h m   is  p ro p o se d   to   d e tec t   Do S   a tt a c k s,   wh ich   i n c re a se s  a tt a c k   d e tec ti o n   a c c u ra c y   a n d   lo we rs  fa lse   a larm   ra tes .   Us in g   th e   HC  p ro c e d u re ,   t h e   p r o p o se d   sy ste m   tran sm it s  d a ta  fro m   se n d e r  to   re c e iv e r.   S imu lati o n   re su l ts  il lu stra te  t h e   DD HC  m e c h a n ism   in c re a se s  th e   Do S   a tt a c k e r  d e tec ti o n   ra ti o   a n d   m in imiz e s  th e   fa lse   p o siti v e   ra ti o .   F u rt h e rm o re ,   it   ra ise s  th e   n e two rk   t h ro u g h p u t  a n d   re d u c e s  th e   d e lay   i n   th e   n e two r k .   K ey w o r d s :   Do S a ttack   Fu zz y   lear n in g   Hill c lim b in g   Op tim al  f o r war d e r   s elec tio n   W ir eles s   n etwo r k   T h is i s  a n   o p e n   a c c e ss   a rticle   u n d e r th e   CC B Y - SA   li c e n se .     C o r r e s p o nd ing   A uth o r :   P alam alai  R ad h ak r is h n an   Dep ar tm en t o f   E lectr o n ics an d   C o m m u n icatio n   E n g in ee r i n g ,   T ag o r e  E n g in ee r in g   C o lleg e   R ath in am an g alam ,   C h en n ai,   T am il Na d u ,   I n d ia    E m ail: k r is h 7 5 r a d h a@ g m ail. c o m       1.   I NT RO D UCT I O N   I n tr u s io n   d etec tio n   in   a  wir eless   n etwo r k   r ef er s   to   th e  ca p ac ity   to   id en tify   illeg al  n etwo r k   ac ce s s .   Su ch   illeg al  ac ce s s   g r a v ely   th r ea ten s   th e  c o n f id e n tiality ,   in t eg r ity ,   a n d   a v ailab ilit y   o f   th e   s y s tem   an d   th e   d ata   it  m ain tain s   [ 1 ] .   E x p e r ts   in   th is   p r o f ess io n   o f ten   u s e  v ar i o u s   m eth o d s   th at  m o n ito r   n et wo r k   tr af f ic  to   f in d   an o m alo u s   ac tiv ities ,   p r eser v e   d ata,   an d   p r e v en t  ad v e r s e  o u t co m es.   W ell - k n o wn   cy b er atta ck s   s u ch   as  d en ial   o f   s er v ice  ( Do S )   attem p t  to   co n s u m e  th e  co m p u tatio n al  r eso u r ce s   o f   a  h o s t  o r   n etwo r k ,   r en d e r in g   th em   u n av ailab le  to   au th o r ized   u s er s   o r   ad v e r s ely   im p ac tin g   th e  p er f o r m a n ce   o f   th eir   co m p u ter   s y s tem .     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n d o n esian   J   E lec  E n g   &   C o m p   Sci     I SS N:   2 5 0 2 - 4 7 52       Do S   a tta ck   d etec tio n   a n d   h ill  climb in g   b a s ed   o p tima l  fo r w a r d er selectio n   ( P a la ma la i R a d h a kris h n a n )   883   So f twar e  ex p l o its   an d   f lo o d in g   attac k s   ar e   two   t y p es  o f   D o S  attac k s   [ 2 ] .   I n   s o f twar e  e x p lo its ,   th e   attac k er   u s es  s er v er   v u ln e r ab ilit ies  to   s h u t  d o w n   s er v ices  o r   s ig n if ica n tly   r ed u ce   s er v er   p er f o r m a n c e.   Flo o d in g   attac k s   ca u s e  th e  is s u es  m en tio n ed   ab o v e   b ec au s e   th e  attac k e r   ex h au s ts   s y s tem   r eso u r ce s   b y   s u b m itti n g   m a n y   er r o n e o u s   r eq u ests   [ 3 ] .   An   ar ith m etica l o p tim izatio n   n am ed   h ill clim b in g   ( HC )   is   u tili ze d   f o r   lo ca l sear ch in g .   HC   s ea r ch   is   a  b etter   s o lu tio n   i n   th e  lo ca lity   ( n eig h b o r h o o d )   to   c o n f ir m   th e  p r esen t  co n d itio n   [ 4 ] .   I f   it  r ea ch es  th e  r ec eiv er   with   b etter   q u ality ,   r e - ex a m in e  an d   q u it  else,  r ev is e  th e   p r esen t  s tate  in   p r o l o n g e d   co n d itio n .   Af ter war d ,   iter ate  th e  s tep s   till   a  r esu lt  is   d ec id ed   o r   th er e   is   n o   a p p ea r a n ce   o f   r ec en t o p er ato r   r esid u e   in   th e  p r esen t  s tate.   Mo r eo v er ,   two   s tag es  ar e  p r o c ee d in g   in   th e  lo o p .   Firstl y ,   th e   u n ap p lied   o p er at o r   is   s elec ted   an d   ap p lied   i n   th e   p r esen t  s tate  an d   b u ild s   th e  f r esh   s tate.   Valid atin g   th e  f r esh   s tate  is   th e  n ex t  s tag e.   A  b et ter   s tate  q u ality   is   s elec ted   f r o m   th e  ab o v e  s tag es   to   p r esen t  in   HC   [ 5 ] .   I t  g u id es  to   q u ality   o f   a  s o lu tio n   in v en tio n .   Sev er al   p r o b lem s   ar e   m an ag e d ,   wh ich   is   HC   b en ef its .   I n   th is   cr iter i o n ,   cu s to m izatio n   an d   alter atio n   o f   th e  m eth o d   is   ap p r o v ed .   Fo r   ex am p le,   ad ap t atio n   an d   d is cr ete  d o m ain s   ar e   o p er ated .   T o   r aise  th e  lo ca l  s ea r ch in g   ca p a b ilit y ,   th e  HC   ca u s e  is   in clu d ed   in   t h e  in tr o d u ce d   a p p r o ac h .   HC   i s   th e  s im p lest   lo ca l  s ea r ch in g   p r o ce d u r e.   I n itially ,   it  b eg in s   with   an   a r b itra r y   s o l u tio n   a n d   t h en   s h its   iter ativ el y   f r o m   a   r o o t - to - c h ild   s o lu tio n   u n til  n o   b es t - ch ild   s o lu tio n s   ar e  r ec o g n ized .   B y   t h e  n ec ess ar y   o p i n io n   o f   th e  H C   tech n iq u e,   it r aises   th e  lo ca l   s ea r ch in g   ab ilit y .   Pro b lem   s tatem en t:   a   m eth o d   u s in g   ar tific ial  n e u r al   n etwo r k s   ( NNs)  to   id en tify   Do S     attac k s   ( ANND )   v ia  m an ag em en t  f r a m es.  T h e   s u g g ested   m eth o d   s ee k s   to   e f f icien t ly   id en tif y   b o g u s     de - au th en ticatio n /d is ass o ciati o n   f r am es  an d   en h a n ce   n etwo r k   p er f o r m an ce   b y   p r ev e n tin g   th e  co m m u n icatio n   h iccu p s   b r o u g h t  o n   b y   s u ch   a ttack s   [ 6 ] .   I n   o r d er   to   a n aly ze   p atter n s   an d   c h ar ac ter is tics   in   th e  m an a g em en t   fr am es  s en t  b ac k   an d   f o r th   b etwe en   wir eless   d ev ices,  th e  p r o p o s ed   NN  m eth o d   m ak es  u s e  o f   m ac h in e   lear n in g   tech n iq u es.  T h e  s y s tem   ca n   d ev elo p   th e  ab ilit y   to   p r ec is ely   id en tify   p r o b a b le  Do S a ttack s   b y   tr ain in g   th e  NN.   Ho wev er ,   th is   m ec h an is m   in cr ea s es  th e  f al s e  alar m   r ate  in   th e  n etwo r k .   I n   ad d iti o n ,   it  ca n ’ t  f o r war d   th e  d ata  ef f icien tly .   W o r k   c o n tr ib u tio n :   t h e  co n tr i b u tio n   o f   Do S  attac k   d etec tio n   an d   h ill  clim b in g   ( DDHC )   m ec h an is m   is   s p ec if ied   b elo w .   T h e   p r o p o s ed   m ec h an is m   u tili ze s   a  Fu zz y   lear n i n g   m et h o d   to   f i n d   o u t  D o S  th r ea ts .     T h e  n o d e  b an d wid th ,   c o n n ec tiv ity ,   p ac k et  r ec ei v ed   r ate,   u tili ze d   en er g y   a n d   r esp o n s e  t im e  p ar am eter s   to   d etec t  th e  n o d e   ab n o r m ality .   T h is   ab n o r m ality   d ec id es  th e   n o d e' s   f u tu r e   s tate  an d   d etec t s   th e  Do S  attac k e r .   Fu r th er m o r e ,   th e   HC   alg o r it h m   f o r m s   th e   o p tim al  r o u te  b y   HC   f itn ess   f u n ctio n .   T h is   f itn ess   f u n ctio n   is   co m p u ted   b ased   o n   n o d e  en er g y ,   n o d e - lin k   ter m in al  tim e,   t h e  d is tan ce   b etwe en   two   n o d es,  an d   h o p   co u n ts .   T h e  h ig h est  f itn ess   f u n ctio n   n o d e  is   elec ted   as  a n   o p tim al  f o r war d er   f o r   d ata  tr an s m is s io n   in   th e  W ANE T .     A  f u zz y   lear n in g   alg o r ith m   is   p r o p o s ed   to   d etec t  Do S  attac k s ,   wh ich   in cr ea s es  at tack   d etec tio n   ac cu r ac y   an d   lo wer s   f alse  alar m   r ates.   T h e  r em ain in g   p o r tio n   o f   th is   p ap er   is   p r ep ar ed   as  f o llo ws.  T h e   D DHC  m ec h an is m   is   in tr o d u ce d   in   s ec tio n   2 .   Sec tio n   3   ex p lain s   th e  s im u latio n   r esu lts ,   an d   s ec tio n   4   co n clu d es  th e  ar ticle  with   a   s u m m ar y   an d   f u t u r e  r esear ch   o f   PHHO  m ec h an is m .   I t  is   n o t  s u r p r is in g   th at  a  lo t  o f   r esear ch   is   d o n e  d ai ly   t o   d ef en d   n etwo r k s   ag ai n s t  D o S  att ac k s   s in ce   th is   f o r m   o f   attac k   ca u s es  a  wir eless   n etwo r k   to   g o   d o wn   co m p letely   o r   p a r tially   [ 6 ] .   M u ltip le  ca teg o r ies  m ay   b e  u s ed   t o   ca teg o r ize  D o S  att ac k s   [ 7 ] .   T h e   m o b ile  n o d e ’ s   lim ited   r eso u r ce s   a r e  th e   f o cu s   o f   a  f lo o d i n g - b ased   Do S  attac k ,   cu l m in atin g   in   a   d en ial  o f   s leep   attac k   an d   ex ce s s iv e  b atter y   b ac k u p   u s e  [ 8 ] .   I n   a  Do S  attac k   u s in g   s y n ch r o n ize  s eq u en ce   n u m b er   ( SYN )   f lo o d in g ,   th e  att ac k er   s en d s   s ev er al  f ak e  SYN  p ac k ets,  ex ce ed in g   th e  tar g et  b u f f e r   an d   c o n g est in g   th e  n etwo r k .   T h e  f o llo w in g   ar ticle  is   s p lit  in to   th r ee   s ec tio n s :  i )  u s in g   B ay esian   in f er en ce   to   d escr ib e  SYN  tr af f ic  m ath em atica lly ;   ii)   d em o n s tr atin g   th at  B ay esian   in f er en ce   an d   ex p o n e n tially   weig h ted   m o v i n g   a v er ag e   ar e   eq u iv ale n t;   an d   iii)   c r ea tin g   a n   e f f ec tiv e   m eth o d   f o r   d etec tin g  SYN  f lo o d in g   attac k s   u s in g   B ay esian   in f er en ce .   I n   o r d e r   to   im p r o v e  th e  ca p ac ity   to   with s tan d   attac k s ,   th is   r esear ch   s u g g ests   a  s ec o n d ar y   f r eq u e n cy   co n tr o l  s tr ateg y   b ased   o n   i n tr u s io n   d etec to r s   [ 9 ] .   I t  ev al u ates  th e  p o ten tial  f o r   f alse  d etec tio n   o f   in tr u s io n   d etec to r s   ag ain s t  Do S  attac k s   s in ce   m o s t  o f   th e  c u r r e n t  attac k - r esil ien t  co n tr o ller s   as s u m e  th e  c o m p lete   ac cu r ac y   o f   in tr u s io n   d etec tio n   s y s tem s .   T h e  r ea l a ttack   o p ti o n   ca n   o n ly   b e  d etec ted   in s tea d   o f   p r esu m in g   th at   a  d ef en s e  will b e  awa r e  o f   it.  T h er e f o r e,   th e  s u g g ested   f r eq u en cy   co n tr o ller   ch an g es its   co n tr o l g ain s   b ased   o n   th e  d etec ted   attac k   c h o ice   r a th er   th a n   th e   ac tu al   attac k .   A  d ee p   lear n in g   tech n iq u e   t o   b u ild   a n   in tr u s io n   d etec tio n   an d   p r ev e n tio n   s y s t em   th at  ca n   r ec o g n ize   an d   s to p   Do S   attac k s   [ 1 0 ] .   T h e  d e ep   lear n in g   m o d el   d iv id es  r ec eiv ed   p ac k ets  to   t h e  web   s er v er   in to   n o r m al  p ac k ets  an d   Do S  attac k   ca teg o r ies  to   r ed u ce   Do S   attac k s .   T h is   m eth o d   en a b les  y o u   to   s witch   b etwe en   t h e  s y s tem 's  Do S  d etec tio n   m o d e  an d   th e  p r ev en tio n   m o d e,   an d   it  ca n   v is u al ly   a n d   tex t u ally   s h o w   in f o r m ati o n   f r o m   ca p tu r ed   an d   ca teg o r ized   p ac k ets   [ 1 1 ] .     Do S  attac k   d etec tio n   ap p r o ac h   f o r   ad d r ess in g   th e   p er f o r m a n ce   p r o b lem s   ca u s ed   b y   Do S  attac k s   th at  u s e  d at a   p lan e  d e v elo p m e n t  k it  ( DPDK)   to   em b ed   in tellig en ce   [ 1 2 ] .   T h is   in n o v ativ e  f r am ewo r k   is   k n o wn   as  a  DPDK - b ased   Do S  d etec tio n   f r am ew o r k   s in ce   DPDK  o f f er s   q u ick   p ac k et  p r o ce s s in g   an d   d ata   p lan e  m o n ito r in g .   Ad d itio n ally ,   th e   s tatis tical  a n o m aly   d etec tio n   tech n iq u e,   wh ich   u s es  DPDK  to   im p lem en t  it  as  a  v ir tu al   n etwo r k   f u n ctio n   o n   t h e  d ata  p lan e,   p r o v id es q u ic k   d etec tio n   o f   DDo S a ttack s .   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 5 0 2 - 4 7 52   In d o n esian   J   E lec   E n g   &   C o m p   Sci ,  Vo l.  3 6 ,   No .   2 ,  No v em b er   20 24 :   8 8 2 - 8 9 1   884   Fra m ewo r k   f o r   m ess ag e  q u e u in g   telem etr y   tr an s p o r t  ( M QT T )   p r o to c o l  Do S  attac k   d etec tio n   is   test ed   u s in g   r ea l - wo r ld ,   p r o to co l - co m p lian t  s ce n ar i o s   [ 1 3 ] .   A  Do S  attac k   d etec tio n   s y s tem   b ased   o n   m ac h in e   lea r n in g   is   u s ed   t o   d ef e n d   MQ T T   m ess ag e  b r o k e r s   ag ain s t  s u ch   attac k s .   A  r eliab le,   n o n p ar am etr ic,   u n m o d i f ied   d etec tio n   m et h o d   f o r   m ed ia - ac ce s s   co n tr o l  la y er   Do S  attac k s   [ 1 4 ] .   T h is   m eth o d   t r ac k s   th e   s u cc ess f u l  tr an s m is s io n s   an d   ter m in al  co llis io n s   in   th e  n etwo r k   u s in g   t r u n ca ted   s eq u en tial  Ko lm o g o r o v - Sm ir n o v   s tatis tics .   T h e  ef f ici en t  Do S  attac k s   d etec tio n   g o al  is   to   p r o v id e  a n   ef f ec tiv e   in tr u s io n   d etec tio n   s y s tem   ( I DS )   f o r   id en tify i n g   Do S  attac k s   [ 1 5 ] .   T h is   wo r k   p r esen ts   a  th o r o u g h   em p ir ical  in v esti g atio n   aim e d   a t  ass ess in g   s ev er al  Data   m i n in g   a p p r o ac h es,  wh ich   wer e  in itially   tr ied   u tili zin g   all  av ailab le  d ata  a n d   ass es s ed   in   ter m s   o f   d etec tio n   ac cu r ac y   an d   tim e  c o m p lex it y .   A  f ea tu r e  s elec tio n   m eth o d   h as  also   b ee n   u s ed   to   d ec r ea s e  th e  ar ea   s u r r o u n d i n g   f ea tu r es  an d   ac h ie v e  a  h ig h   ac cu r ac y   r ate.   Attack s   o n   a v ailab ilit y ,   s u ch   as   Do S,  attem p t  to   p r o h ib it  g e n u in e  u s er s   f r o m   u s in g   th e  n etw o r k .   Kee p   in   m i n d   th at  Do S  a ttack s   ar e  d is tin ct   f r o m   s elf is h   ac tio n s   d r iv e n   b y   p o ten tial  r ewa r d s   [ 1 6 ] .   Do S  attac k s   ar e  s im p le  to   ca r r y   o u t,  esp ec ially   in   t h e  wir eless   r ea lm ,   d u e   to   t h e  b r o ad ca s t  n atu r e   o f   wir eless   n e two r k s .   I n   ad d itio n ,   o th er   8 0 2 . 1 1 - s p ec if ic   Do S  v u ln er ab ilit ies  h av e  r ec e n tly   b ee n   ex p er im e n tal.   A  Do S  attac k   m ay   b e  ea s ily   lau n ch ed   b y   an   ad v er s ar y   d u e  t o   th e  s h ar ed   n atu r e   o f   th e  m e d i u m   [ 1 7 ] .   A  r o g u e   n o d e  m ay   co n tin u o u s ly   b r o ad ca s t  a  r ad i o   s ig n al  to   p r e v en t  au th o r ized   u s er s   f r o m   u s in g   t h e  m ed iu m   an d /o r   to   o b s tr u ct  r ec ep tio n .   T h e  m alicio u s   n o d e s   ar e  r ef er r e d   to   as   jam m er s ,   an d   th is   b eh av i o r   is   k n o wn   as  jam m i n g .   J am m in g   m eth o d s   r a n g e  f r o m   s im p le  attac k s   th at   co n tin u o u s ly   tr an s m it in ter f er en ce   s ig n als to   m o r e  c o m p lex   o n es th at  tar g et  s p ec if ic  p r o to c o l w ea k n ess es .   T h e  is s u e  o f   ev en t - b ased   f au lt   id en tific atio n   f o r   u n m an n ed   s u r f ac e  v eh icles  ( USVs )   s u b je ct  to   Do S  jam m er   attac k s   is   ad d r ess ed   [ 1 8 ] .   A  r o b u s t  ev e n t - tr ig g e r e d   m ec h an is m   is   im p lem en ted   to   less en   th e  USV   s y s tem ' s   en er g y   co n s u m p tio n   an d   b a n d wid th   u s e  wh ile  r e d u cin g   th e   im p ac t  o f   Do S  attac k s .   Attack s   u s in g   d is tr ib u ted   d en ial  o f   s er v ice  ( DDo S)  f lo o d s   ar e  am o n g   th e  m ain   wo r r ies  f o r   s ec u r ity   ex p er ts .   DDo S  f lo o d in g   attac k s   ar e  o f te n   o v er t  ef f o r ts   to   o b s tr u ct  s er v ices  f r o m   b ei n g   ac ce s s ed   b y   a u th o r ized   u s er s   [ 1 9 ] .   Attack er s   o f ten   o b tain   ac ce s s   to   m an y   co m p u ter s   b y   ass em b lin g   a ttack   ar m ies  u s in g   th e  v u ln e r ab ilit ies  o f   th o s e  m ac h in es.  An   attac k er   m ay   lau n ch   a  co o r d in ated ,   m ass iv e  attac k   o n   o n e  o r   m o r e  tar g ets  af ter   ass em b lin g   an   attac k in g   ar m y .   T h e  in tr u s io n   d etec tio n   an d   p r ev en tio n   s y s tem   is   wo r k in g   o n   c r ea tin g   a  c o m p lete  d ef en s iv e   s y s tem   ag ain s t  k n o wn   a n d   ex p ec ted   DDo S  f lo o d in g   attac k s .   T h e  s ev er ity   o f   th e   DDo S   f lo o d in g   attac k   is s u e   an d   ef f o r ts   to   ad d r ess   it.  B y   u s in g   r ef lectio n   tech n i q u es,   an   in tellig en t  attac k   ci r cu m v en ts   b lack lis ts ,   I P,  p ac k et - co u n t  o r   s ess io n /tra n s ac tio n - b ased   r ate  lim itin g ,   an d   au to m atic  m ess ag e  g en er atio n   d etec tio n   s y s tem s   f o u n d   in   m o d er n   s ec u r ity   p e r im eter s   [ 2 0 ] .   I t a ls o   cr ea tes leg itima te  tr af f ic .   A  b lo ck c h ain - b ased   m eth o d   d etec ts   th e   n etwo r k ’ s   m ali cio u s   n o d e  [ 2 1 ] .   Ma n y   t r u s t  s tr ateg ies  tr an s m it  lin ea r   ag g r eg atio n   t o   g ath er   d is s im ilar   tr u s t - im p ac t  p r o p e r ties   v ia  co n f i d en ce   ev alu atio n   in   th ese   ap p licatio n   r e g io n s   lik e  m u lti - ag en t  s y s tem s   an d   s er v i ce   en v ir o n m en ts .   C o n cu r r en tly   ap p lied   lin ea r   ag g r eg atio n   m eth o d   to   c o m b i n in g   co n f id en ce   f ea tu r es  s u ch   as  r ec o m m en d atio n s ,   ex p er ie n ce ,   k n o wled g e,   a n d   s o   o n   to   tr an s m it  tr u s t  m ater ialize  u n ev en   m is s in g   s p ec u lativ e  an d   r ea lis tic  m ain tain .   T h u s ,   tr u s t  ev alu atio n   ac cu r ac y   co u ld   b e   d o u b tf u l  [ 2 2 ] .   T r u s t  ass ess m en t  illu s tr ates  th e  d iv e r s ity   in   d is p ar ate  a p p lian ce s .   Alth o u g h   th ese  m eth o d s   ca n   co m p u te  t r u s t,  th ey   m o r eo v e r   b r o ad ca s t  h u g e  ap p r o p r iate  ar ith m etic al  r eq u ir em en ts   f o r   ev alu atio n .   Sp o r a d ically ,   it   is   n o n f lex i b le  f o r   ap p r eh en s io n   s am p les.  T h e  c o llectio n   o f   tr u s t - r elev an t  f ea tu r es  an d   estab lis h in g   th e  r u le  s ig n if ican tly   co n ce r n   th e  p r ec is io n   o f   tr u s t  ev alu atio n .   I t  ig n o r es  in tellig en ce   an d   ac tiv e  s u s tain   [ 2 3 ] .   A  f u zz y   t r u s t  m o d el  a n d   ar tific ial  b ee   co lo n y   al g o r ith m s   ar e  p r o p o s ed   to   co m p u te  t h e  in d ir ec t  tr u s t.  T h e  a r tific ial  b ee   co lo n y   alg o r ith m   is   f u n ctio n al  to   o p tim ize  th e   tr u s t  m o d el  t o   id e n tif y   d is h o n est  attac k s   [ 2 4 ] .   A  s ec u r e  clu s ter in g   with   a   f u zz y   tr u s t  ass es s m en t  ap p r o ac h   h an d les  co m m u n icatio n   u n ce r tain ty .   I n   th is   a p p r o ac h ,   th e  f u zz y   c o n tr o ller   m ea s u r es   th e  t r u s t.  An   ad a p tiv e  tr u s t  t h r esh o ld   m eth o d   is   u tili ze d   to   s ep ar ate  th e  m alic io u s   n o d es  f r o m   th e  n etwo r k   [ 2 5 ] .   T h e  s co p e   of   ML  al g o r ith m   f o r   cy b er   s ec u r it y   co n ce n tr atin g   o n   r e g io n s ;  f o r   ex am p le,   d etec tio n s   o f   in tr u s io n ,   s p am ,   as  well  as   m al war e  o n   co m p u ter   n etwo r k ,   to   p r o v id e  c o m p let e  th e  c o m p lex ities   ML   m eth o d s   co n ce n tr ate   in   d e f e n d in g   cy b er s p ac es   f r o m   attac k   [ 2 6 ] .   T h e  I o T ,   t h at   in co r p o r ates  a  s ev er al   d ev ices  to   o f f er   elev ate d   an d   in tellig en t  s er v ices,  h as  to   d ef en d   u s er   p r i v ac y   an d   d ea l  attac k s ,   f o r   ex am p le;   s p o o f in g   attac k s ,   Do S  attac k s ,   ja m m in g ,   as  well  a s   ea v esd r o p p i n g   [ 2 7 ] .       2.   P RO P O SE D  M E T H O D   2 . 1 .     F uzzy   l ea rning - ba s ed  Do S a t t a c k   d et ec t io n   T h is   m ec h an is m   u s es  th e  f u zz y   lear n in g   alg o r ith m   to   r e co g n ize  an d   p r ev en t  a n   attac k .   T o   f in d   th e   attac k ,   th e  f u zz y   lear n i n g   m e th o d   is   u s ed .   T h is   m eth o d   c o m b in es  th e   Q - lear n in g   with   t h e  f u zz y   m in - m ax   ac tio n   s elec tio n   an d   r ewa r d   f u n ctio n .   T h e  m o d u le  t h at  r ec o g n izes  th e  m alicio u s   p ac k et  is   h az y .   T h e  v alu es  cr o s s in g   th e  t h r esh o ld   v alu e  ar e  r ep o r te d   af ter   co m p a r in g   th e   p r esen t  p ac k et   an d   a  ty p ical  p ac k et.     I t  co m p r is es  a  k n o wled g e  b ase,   an   e x p er t   an aly s t,  a   f ea tu r e   ex tr ac to r ,   f u zz if icatio n ,   a n d   th e  f u zz y   in f er en ce  en g in e.   T h e  th r ea t  p r o f ile  is   p r o d u ce d   b y   t h e  f ea tu r e   ex tr ac to r   u s in g   th e  n etwo r k   tr af f ic .   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n d o n esian   J   E lec  E n g   &   C o m p   Sci     I SS N:   2 5 0 2 - 4 7 52       Do S   a tta ck   d etec tio n   a n d   h ill  climb in g   b a s ed   o p tima l  fo r w a r d er selectio n   ( P a la ma la i R a d h a kris h n a n )   885   T h e  p r o p o s ed   s y s tem   wo u ld   in cr ea s e  s y s tem   ac cu r ac y   b y   b asin g   th e  th r ea t  p r o f ile  o n   p ac k e t   r ec eiv ed   r ate  ( PR R ) ,   r esp o n s e  tim e  ( R T ) ,   b an d wid th   ( B ) ,   c o n n ec tio n   ( C ) ,   an d   en e r g y   u tili za tio n   ( E ) .   T h es e   v ar iab les  ar e  th e   f u zz y   s y s tem ’ s   in p u t  lik e   P  =  {RT,   B ,   C ,   E ,   an d   PR R }.   Her e,   PR R   s tan d s   f o r   p ac k et   r ec ep tio n   r ate,   E   f o r   en er g y   c o n s u m p tio n ,   B   f o r   p ac k et   len g th   f r o m   s en d er   to   r ec eiv er ,   a n d   C   f o r   th e   n u m b er   o f   co n n ec tio n s   to   a  s im ilar   n o d e.   R T   also   r ep r esen ts   a  v ar ian ce   in   th e  tim e  d if f er en ce   b etwe en   two   lin k s   d u r in g   a  s p ec if ic  tim e   win d o w .   T h e  f u zz y   in f er e n ce   en g in e ’ s   f u zz y   r u les  to   d er iv e   a  n ew   f a ct  ar e  s to r ed   in   th e   k n o wled g e   b ase.   Acc o r d in g   to   th e  e x p er t  a n aly s t,  d ef u z z if icatio n   im p ac ts   wh eth er   o r   n o t  th e   ex am i n ed   p ac k ets  ar e  attac k ed .  T h e  f u zz y   s y s tem ’ s   o u tp u t,  wh ich   d ep icts   ag en t  A( t) ’ s   b eh av io r ,   is   ab n o r m ality .     T h e  d ef in itio n   o f   f u zz y   r u les  is   d ep en d en t  o n   th e  f u zz y   in p u ts .   Mo d elin g   o f   th e  d is co v er ed   attac k   ac tiv ity   tak es  in to   ac co u n t  t h e  f u zz y   s tate.   T h e  f u zz y   lo g ic   ( FL )   c o n tr o ller ,   u s ed   b y   t h e  FL   ag e n t,  d eter m in es  th e   weig h ts   to   b e   g iv en   to   ea ch   p o ten tial  f u tu r e  s tate.   T h e   id ea l   co s t  m ay   b e  attain e d   th r o u g h   co n n ec tio n   with   th e   th r esh o ld   v al u e .     2 . 2 .    HC - ba s ed  o ptim a l r o ut e  f o rma t io n   R o u te  d is co v er y   is   th e  m ajo r   p r o b lem   in   wir eless   n etwo r k s .   I n   t h e  n o r m al  r o u te   d is co v er y   m eth o d ,   th e  s en d er   f o r m s   th e   r o u te  b y   t h e  s h o r test   r o u te.   T h is   r o u te   d o es  n o t   n ee d   awa r en ess   o f   t h e  n ex t - h o p   n o d es;  as   a  r esu lt,  n o d e  f ailu r e  o r   lin k   f a ilu r e  o cc u r s .   Hen ce ,   th e  tr an s m itted   d ata  p ac k et  will b e  d r o p p ed .   T o   s o lv e  th ese   is s u es,  th e  H C   m eth o d   f o r   d e tectin g   th e  b est  n ex t  h o p   n o d es.  T h e  b est - r ec eiv ed   r esu lt  is   n ex t  p ass ed   to   th e   HC   to   s p ee d   u p   th e  s ea r ch   a n d   d e f ea t  th e  s lo w  co n v er g e n ce   tech n iq u e.   HC   is   an   iter ativ e  tech n iq u e   th at  in itiates   with   a  r an d o m   r eso lu tio n   to   a  d i f f icu lty .   Nex t,  t r ies  to   d ec id e  o n   a  b etter   r eso lu ti o n   b y   i n cr em en tally   s h if tin g   a  p ar ticu lar   r eso lu tio n   co m p o n en t.  W h ile  th e  ad ju s tm en t  m ak es  a  b etter   s o lu tio n ,   th e  in cr em en tal  u p d ate  is   ex ec u ted   o n   th e  r ec e n t  s o lu tio n   th at  is   co n tin u al  till   n o   ad d itio n al  im p r o v e m en ts   ca n   b e  estab lis h ed .   Ap p ly in g   an   HC   f itn ess   f u n ctio n ,   th is   m eth o d   aim s   to   d ec id e  o p tim al  r o u tes  f r o m   s en d er   to   r ec eiv er .     T h is   f itn ess   f u n ctio n   is   co m p u ted   b y   th e  n o d e  en e r g y ,   d is tan ce ,   n o d e  h o p   c o u n t,  an d   lin k   ter m in atio n   tim e.   T h e  p r o ce d u r e   o f   t h e  HC   is   g iv en :   1 .   P r elim in ar y   s o lu tio n   =   n e xt  n ode   2 .   W h ils t  ( e n de r )  ≤     ( n e xt  n ode )   s en d er   €  Neig h b o u r s   ( n e xt  n ode )   d o   3 .   Ma k e   a   s en d e r   €  Neig h b o u r s   ( n e xt  n ode );   4 .   I f   f itn ess   ( s en d er )   >  f itn ess   ( n e xt  n ode ) ,   th en   5 .   R ep lace   th e  s en d er   with   t h e   n e xt  n ode ;   6 .   E n d   I f     2 . 2 . 1 .   Dis t a nce  ( D)   T h e  d is tan ce   m etr ic  is   th e  s u m   o f   th e  n o d e' s   lin k s   to   all  o t h er   n eig h b o r in g .   Dis tan ce   is   a   s ig n if ican t  p ar am eter   d u r in g   f o r war d er   s elec tio n   f r o m   s en d er   to   r ec ei v er .   W h en ev er   a  n o d e   d etac h es  its elf   f r o m   its   n eig h b o u r   th r o u g h   a  lar g e  d is tan ce   ( d ) ,   ex tr a  e n er g y   a n d   p o wer   is   n ec ess ar y   to   tr an s p o r t  i n f o r m atio n ,   lead in g   to   en h an ce d   en er g y   u tili za tio n   as sh o wn   in   ( 1 ) .     = ∑ ( , )   ( 1 )     2 . 2 . 2 .  L ink   t er m ina t io n  t im e  ( L T T )   L T T   in d icate s   h o w  ex ten d ed   a  co n n ec tio n   will  s tay   d y n am i c.   T h e  L T T   o f   two   n o d es  r ep r esen ts   th e   d u r atio n   o f   th e  ass o ciatio n   o f   th e  two   n o d es  with in   a  tr an s m is s io n   r an g e.   Di s tan ce   r ep r esen ts   th at  th e   f o r war d er   n o d e   wan ts   to   tr av e l  to   g et  o u t  o f   r an g e  o f   th e  s e n d er   n o d e.   T h e  lo n g e r   th is   p e r io d   o f   tim e  tr a v el,   th e  m o r e  s tab le  th e   co n n ec tiv ity   b etwe en   n o d es.  T h is   p er i o d   o f   tim e  is   d ec i d ed   b y   h o w  r ap id ly   th e   u n e v en   n o d e  tak es  p la ce   an d   is   co m p u ted   b y   ( 2 ) .  T h e  r elativ e  v elo cit y   is   ap p lied   to   d is co v er   th e  d ir ec tio n   o f   th e   n o d e   m o v em en t a n d   t h e   r elativ e  v el o city   is   co m p u ted   by   t h e  ( 3 ) .      =                ( 2 )            =    ( 3 )     2 . 2 . 3 .   Resid ua l e nerg y   ( RE )   R E   is   a  s ig n if ican t  p ar am eter   to   d eter m in e   th e  r elay   n o d e.   T h e  s m allest  am o u n t  o f   en e r g y   ju s t  o n e   n o d e  u tili ze s   p r ec ed in g   b ein g   s elec ted   as  its   f o r war d er ;  t h e  h ig h er   its   r esid u al  en er g y ,   th e  g r ea ter   its   p r o b a b ilit y   o f   b ein g   s elec ted   a s   th e   tr an s m itter .  T h e  R E   co m p u tatio n   is   s p ec if ied   b y   ( 4 ) .      =       −           ( 4 )   t a n Re D i s c e LTT l a t i v e v e l o c i t y = Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 5 0 2 - 4 7 52   In d o n esian   J   E lec   E n g   &   C o m p   Sci ,  Vo l.  3 6 ,   No .   2 ,  No v em b er   20 24 :   8 8 2 - 8 9 1   886   2 . 2 . 4 .   H o p c o un t   T h e  h o p   c o u n t   r ep r esen ts   th e   co u n t   o f   h o p s   o r   lin k i n g   n o d es,  in clu d in g   th e   f u ll  o f   its   co n n ec ted   n eig h b o r s .   T h e   co u n t  o f   th e   h o p   is   m in im u m ,   an d   a  less er   a m o u n t  o f   en er g y   is   u tili ze d ;  also ,   th e  d ata  p ac k et   f o r war d in g   d ela y   is   m in im u m .   T ab le   1   illu s tr ates  th e  alg o r i th m   o f   th e  DDHC  ap p r o ac h .   I n itially ,   th e  n ex t.   n o d e' s   d is tan ce   is   d ec id ed ,   th e n   ca lcu lates  th e   lin k   ter m in ati o n   tim e   an d   r esid u al   en er g y .   Fin ally ,   ca lcu late  t h e   n o d e  h o p   c o u n t.  T h e  HC   m eth o d   f itn ess   f u n ctio n   ( FF )   f o r   f o r war d er   s ele ctio n   is   g iv en   in   ( 5 ) .      = 1 ( 1 ) + 2 ( 2 ) + 3 ( 3 ) + 4 ( 4 )   ( 5 )     Her e,   1 in d icate s   n o d e  d is tan ce ,   2   in d icate s   th e  lin k   ter m in atio n   tim e,   3   th e  r esid u al  en er g y ,   a n d   4   th e  h o p   co u n t.  Her e,   ∑ 4 = 1 =   ∈ ( 0 , 1 ) .   T h e  lo west  f itn ess   f u n ctio n   n o d e  i s   r ep lace d   as  th e  b est  f o r war d e r   n o d e.   Alg o r ith m   1   d eter m in es th e  D DHC m ec h an is m .     Alg o r ith m   1 .   DDHC m ec h an is m   Start   Input: PRR, RT, C, B, E, node distance, link expiration time, hop count   Output: DoS attack detection, best forwarder selection   DoS  attack detection   Fuzzy learning algorithm do   Fuzzy Input: Compute PRR, RT, B, C, E   Fuzzy Output: Evaluate node abnormality   Predict node future states    Detect DoS attack   optimal route formation   HC algorithm do   fitness function computation   node distance   link   expiration time   node residual energy   hop count   best forwarder selection   data transmission   receiver reaches the data   Stop       3.   SI M UL A T I O N  A NAL YSI S    T h is   p ap er   u s es  th e  n etwo r k   s im u lato r   ( ns ) - 2 . 2 8   [ 2 8 ]   to   m ea s u r e  th e  n etwo r k   p er f o r m a n ce   o f   th e  ANND   an d   DDHC  ap p r o ac h es.  Her e,   2 0 0   wir eless   n o d es  ar e  u s ed   f o r   m ea s u r in g   th e   n e two r k   p e r f o r m an ce   an d   th ese  n o d es  ar e  m o v in g   ar b itra r ily .   T h is   ap p r o ac h   u s es  8 0 2 . 1 1   m ed i u m   ac ce s s   co n tr o l   ( MA C )   f o r   ex ec u tio n .   T h e  wi r eless   n o d es  tr an s m is s io n   r an g e  is   2 2 0   m e ter s   an d   2 0   D o S  n o d es  ar e  a r b itra r ily   d is tr ib u ted   in   th e  f ield .   T o   ev alu ate   th e  ex ec u tio n   o f   t h e  in tr o d u ce d   ap p r o ac h ,   wir eless   n o d es  s p e ed   f r o m   1   m /s   an d   5   m /s ,   co r r esp o n d in g ly   [ 2 9 ] .   T h e  f u n ctio n   o f   th e  DDHC  is   m ea s u r ed   b y   d elay ,   life tim e,   t h r o u g h p u t  an d   D o S   d etec tio n   r atio ,   an d   th e  f alse   p o s itiv e  r atio   o f   r o u tin g .   T h ese  p ar am eter s   s p ec if ies  th e  p er f o r m an ce   o f   th e   T ab le  1   d em o n s tr ates th e  p ar a m eter s   an d   v alu es f o r   m ea s u r i n g   th e  n etwo r k   p er f o r m an ce .   T h r o u g h p u t  s h o ws  th e  e f f ici en cy   o f   th e   p r o p o s ed   m eth o d .   I t  is   d e f in ed   as  th e  d ata   ef f ec tiv ely   f o r war d e d   th r o u g h   th e   tr an s m is s io n   lin k .   Fig u r e   1   illu s tr ates  th e  ANND   an d   DDH C   ap p r o ac h es  f o r   T h r o u g h p u t   estab lis h ed   o n   w ir eless   n o d es.  Fro m   Fig u r e  1 ,   th e  DDHC  a p p r o ac h   in cr ea s es  th e  th r o u g h p u t  v alu e  wh en   it m a r g in ally   d ec r ea s es th e  n o d e  co u n t.       T ab le  1 .   Simu latio n   p ar am eter s   o f   DDHC   P a r a me t e r s   V a l u e s   S i mu l a t i o n   r e g i o n   7 0 0 * 6 0 0   m 2   W i r e l e ss  n o d e   c o u n t   2 0 0   D o S   a t t a c k e r   c o u n t   2 0     B a n d w i d t h   2   M b p s   S i mu l a t i o n   t i me   5 0 0   S e c   I n i t i a l   e n e r g y   1   J o u l e   S i z e   o f   t h e   p a c k e t   1 0 2 4   b y t e s   A n t e n n a   O mn i   d i r e c t i o n a l   R a n g e   o f   t r a n sm i ssi o n   2 2 0   m   M A C   8 0 2 . 1 1   N o d e   d i s t r i b u t i o n   A r b i t r a r i l y   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n d o n esian   J   E lec  E n g   &   C o m p   Sci     I SS N:   2 5 0 2 - 4 7 52       Do S   a tta ck   d etec tio n   a n d   h ill  climb in g   b a s ed   o p tima l  fo r w a r d er selectio n   ( P a la ma la i R a d h a kris h n a n )   887   Sin ce   th e  DDHC  ap p r o ac h   d e tects  th e  Do S  n o d e   an d   o p tim al  f o r war d er ,   it  ef f icien tly   tr a n s m its   th e   d ata  f r o m   s en d e r   to   r ec eiv er .   B u t,  th e  ex is tin g   ap p r o ac h   r ai s es  th e  n o d e  co u n t,  an d   th e  t h r o u g h p u t  v alu e  is   h ig h ly   m in im ize d   b ec au s e  th e  ANND   ap p r o ac h   in cr ea s es  th e  f alse  alar m   an d   ca n ’ t  u s e  th e  o p tim al  r o u te.     A  life tim e  o f   th e  n etwo r k   is   d ef in ed   as  th e   tim e  t h at  th e   en e r g y   o f   t h e  f ir s t  wir eless   n o d e  i n   th e  n etwo r k   tu r n s   to   b e  en tire ly   d ea d .   Fig u r e  2   e x p lain s   ANND   an d   DDHC a p p r o ac h es f o r   f alse p o s itiv e  r ati o .   Fro m   Fig u r e   2 ,   wh en   th e  n o d e  co u n t   is   r aised ,   t h e  f alse  p o s itiv e  r atio   a ls o   r is es;  b u t,   in   t h e  ANND ,     if   th e  n u m b er   o f   wir eless   n o d es  r is es,  th e  f alse  p o s itiv e  r atio   is   h ig h ly   i n cr ea s ed   s in ce   it  c an ’ t  d etec t  th e  Do S   attac k   ef f icien tly .   Ho wev er ,   t h e  DDHC  m ec h an is m   u s es  f u zz y   L ea r n in g   to   d etec t  th e  Do S  attac k   ef f icien tly .  Fig u r e   3   ex p lain s   ANND   an d   DDHC a p p r o ac h es f o r   a   life tim e   b ased   o n   wir eless   n o d es.           Fig u r e  1 .   ANND   an d   DDHC a p p r o ac h es f o r   t h r o u g h p u t           Fig u r e  2 .   ANND   an d   DDHC a p p r o ac h   f o r   f alse p o s itiv e  r atio           Fig u r e  3 .   ANND   an d   DDHC a p p r o ac h es f o r   a  life tim e   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 5 0 2 - 4 7 52   In d o n esian   J   E lec   E n g   &   C o m p   Sci ,  Vo l.  3 6 ,   No .   2 ,  No v em b er   20 24 :   8 8 2 - 8 9 1   888   Fro m   Fig u r e   3 ,   t h e  life tim e  e n h an ce s   as  th e  a m o u n t  o f   n o d es  r is es;  o n   th e  c o n tr ar y ,   in   th e  ca s e  o f   ANND ,   if   th e  n u m b er   o f   wir eless   n o d es  r is es,  th e   life tim e  will  r ed u ce   s in ce   with   r a is in g   th e  am o u n t   o f   wir eless   n o d es,  m o r e  wir eless   n o d es  co n ce n tr a te  o n   tr an s m i ttin g   th e   d ata,   an d   it  is   e x tr em ely   ch a n ce f u l   f o r   a   n o d e  to   ex p ir e  at  an y   tim e.   I n   ad d itio n ,   ANND   ca n n o t  ev a d e  u n n ec ess ar y   p ac k et  co m m u n icatio n s .   B u t,  th e   DDHC  ap p r o ac h   tr an s m its   th e  d ata  th r o u g h   an   o p tim al  r o u te,   th u s   en h an cin g   th e  life tim e.   Fig u r e  4   ex p lain s   th e  ANND   an d   DDHC a p p r o a ch es Do S a ttack   d etec tio n   r ati o .           Fig u r e  4 .   ANND   an d   DDHC a p p r o ac h es f o r   Do S a ttack   d ete ctio n   r atio       Gen er ally ,   th e  Do S  attac k   d etec tio n   r atio   is   m in im ized   b y   in cr ea s in g   th e  wir eless   n o d es  co u n t.    B u t,  th e  p r o p o s ed   DDHC  m ec h an is m   s lig h tly   m in im izes  t h e  d etec tio n   r atio   b ec au s e  it  u s es  f u zz y   l ea r n in g   b ased   o n   n o d e  ab n o r m ality .   T h is   ab n o r m ality   is   m ea s u r e d   b y   b an d wid th ,   co n n ec tiv ity ,   en er g y   u tili za tio n ,   PR R ,   an d   r esp o n s e  tim e.   B u t,  th e  ex is tin g   ANND   m ec h an is m   in cr ea s es  th e  f alse  al ar m   r ate .  Fig u r e  5   d em o n s tr ates   ANND   an d   DDHC a p p r o ac h es De lay   b ased   o n   wir eless   n o d es.           Fig u r e  5 .   ANND   an d   DDHC a p p r o ac h es f o r   d elay       Fro m   Fig u r e  5 ,   th e  ANND   an d   DDHC m ec h an is m s   in cr ea s e  th e  d elay   v alu e   wh en   r aises   th e  wir eless   n o d es.  I n   DDHC,  th e  f u zz y   lear n in g   m eth o d   d etec ts   th e  Do S  attac k   ef f icien tly ;  f u r th er m o r e,   th e  HC   m eth o d   also   s elec t s   th e  o p tim al  f o r war d er ,   r ed u cin g   th e  n u m b e r   o f   f ea tu r es  an d   m in im izin g   th e  n etwo r k   d elay .   HC   m eth o d   b ased   ch o o s e  th e  f o r w ar d er   is   m in im ized   th e  n etwo r k .   B u t,  th e  ex is tin g   ANND   m e ch an is m   r aises   th e   d elay   co m p ar ed   to   th e  DDHC m ec h an is m .     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n d o n esian   J   E lec  E n g   &   C o m p   Sci     I SS N:   2 5 0 2 - 4 7 52       Do S   a tta ck   d etec tio n   a n d   h ill  climb in g   b a s ed   o p tima l  fo r w a r d er selectio n   ( P a la ma la i R a d h a kris h n a n )   889   4.   CO NCLU SI O N   Do s   attac k s   m ak e  th e  s y s tem   p er f o r m   wo r s e.   Data   s ec u r i ty   an d   p r iv ac y   a r e  th e  two   m ain   co n ce r n s   with   wir eless   n etwo r k s .   Sp ec ial  p r ev en tativ e   s tr ateg ies  ar e  n ee d ed   t o   d ef e n d   a g ain s t  Do S  attac k s   in   wir eless   n etwo r k s .   T h e  o b jectiv e  o f   th is   p ap er   to   d etec t  th e  Do S  at tack   an d   en h an ce   r o u tin g   ef f i cien cy .   T h e  f u zz y   l ea r n in g   m eth o d   is   s u g g ested   to   an aly ze   tr en d s   an d   f i n d   Do S  th r ea ts .   T h e  n o d e   b an d wid th ,   co n n ec tiv ity ,   p ac k et  r ec eiv e d   r ate,   u tili ze d   en er g y   an d   r esp o n s e  tim e  p ar am eter s   to   d etec t  th e  n o d e   ab n o r m ality .   T h is   ab n o r m ality   d ec id es  th e  n o d e ’ s   f u tu r e  s tate  an d   d e tects  th e  Do S  attac k er .   I t  d ec r ea s es  th e  n u m b e r   o f   f alse  alar m s   an d   in cr ea s es th e  s y s te m ’ s   ac cu r ac y .   Fin ally ,   th ey   s el ec t th e  o p tim al  f o r war d e r   f r o m   s en d er   to   r ec eiv er   b y   ap p ly in g   th e  HC   m eth o d   f itn ess   f u n ctio n .   T h is   f itn ess   f u n ctio n   is   co m p u te d   b ased   o n   t h e  n o d e  e n er g y ,   d is tan ce ,   n o d e  h o p   co u n t,  a n d   lin k   ter m in atio n   tim e.   T h e   ap p licatio n   o f   th is   m ec h a n is m   to   u tili ze d   in   m ilit ar y   s ec u r ity .   E x p er im en tal  o u tco m es  d em o n s tr ated   th at  th e   D DHC  m ec h an is m   r aised   th e   d etec tio n   r atio   an d   m in im ized   th e   f alse  p o s itiv e  r atio .   I n   ad d itio n ,   it  r aised   th e   n etwo r k   t h r o u g h p u t  an d   life ti m e  in   th e  wir eless   n etwo r k .   T h e  DDHC  m ec h an is m   d o es  n o t  co n ce n tr ate  o n   en er g y   ef f icien cy .   T h e  clu s te r in g   with   im p r o v e   n etwo r k   life tim e  co n ce p t m a y   b e  p er f o r m   in   f u tu r e.       RE F E R E NC E S   [ 1 ]   O .   C a n   a n d   O .   K .   S a h i n g o z ,   “ A   s u r v e y   o f   i n t r u s i o n   d e t e c t i o n   s y s t e m s  i n   w i r e l e ss   s e n s o r   n e t w o r k s, ”   i n   6 t h   I n t e r n a t i o n a l   C o n f e re n c e   o n   Mo d e l i n g ,   S i m u l a t i o n ,   a n d   A p p l i e d   O p t i m i z a t i o n ,   I C MS AO   2 0 1 5   -   D e d i c a t e d   t o   t h e   Me m o ry   o f   L a t e   I b ra h i m   E l - S a d e k ,   M a y   2 0 1 5 ,   p p .   1 – 6 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / I C M S A O . 2 0 1 5 . 7 1 5 2 2 0 0 .   [ 2 ]   K .   L .   N a r a y a n a n ,   R .   S .   K r i s h n a n ,   E.   G .   Ju l i e ,   Y .   H .   R o b i n s o n ,   a n d   V .   S h a n mu g a n a t h a n ,   “ M a c h i n e   l e a r n i n g   b a s e d   d e t e c t i o n   a n d   a   n o v e l   E C - B R TT   a l g o r i t h m   b a se d   p r e v e n t i o n   o f   D o S   a t t a c k s   i n   w i r e l e ss  s e n s o r   n e t w o r k s , ”   Wi r e l e ss  P e rso n a l   C o m m u n i c a t i o n s ,  v o l .   1 2 7 ,   n o .   1 ,   p p .   4 7 9 – 5 0 3 ,   N o v .   2 0 2 2 ,   d o i :   1 0 . 1 0 0 7 / s 1 1 2 7 7 - 021 - 0 8 2 7 7 - 7.   [ 3 ]   M .   B o g d a n o s k i ,   T.   S h u m i n o s k i ,   a n d   A .   R i st e s k i ,   “ A n a l y si s   o f   t h e   S Y N   f l o o d   D o S   a t t a c k , ”   I n t e rn a t i o n a l   J o u r n a l   o f   C o m p u t e r   N e t w o rk  a n d   I n f o rm a t i o n   S e c u ri t y ,   v o l .   5 ,   n o .   8 ,   p p .   1 5 – 1 1 ,   2 0 1 3 ,   d o i :   1 0 . 5 8 1 5 / i j c n i s . 2 0 1 3 . 0 8 . 0 1 .   [ 4 ]   Y .   M .   R a g h a v e n d r a   a n d   U .   B .   M a h a d e v a sw a m y ,   “ En e r g y   e f f i c i e n t   r o u t i n g   i n   w i r e l e ss  se n s o r   n e t w o r k   b a s e d   o n   m o b i l e   s i n k   g u i d e d   b y   s t o c h a st i c   h i l l   c l i m b i n g , ”   I n t e rn a t i o n a l   J o u rn a l   o f   E l e c t ri c a l   a n d   C o m p u t e r   En g i n e e r i n g ,   v o l .   1 0 ,   n o .   6 ,   p p .   5 9 6 5 – 5 9 7 3 ,   D e c .   2 0 2 0 ,   d o i :   1 0 . 1 1 5 9 1 / i j e c e . v 1 0 i 6 . p p 5 9 6 5 - 5 9 7 3 .   [ 5 ]   S .   S a k a m o t o ,   E .   K u l l a ,   T.   O d a ,   M .   I k e d a ,   L.   B a r o l l i ,   a n d   F .   X h a f a ,   “ A   c o m p a r i s o n   s t u d y   o f   h i l l   c l i m b i n g ,   s i m u l a t e d   a n n e a l i n g   a n d   g e n e t i c   a l g o r i t h m   f o r   n o d e   p l a c e me n t   p r o b l e m   i n   W M N s,”   J o u rn a l   o f   H i g h   S p e e d   N e t w o r k s ,   v o l .   2 0 ,   n o .   1 ,   p p .   5 5 – 6 6 ,   2 0 1 4 ,     d o i :   1 0 . 3 2 3 3 / JH S - 1 4 0 4 8 7 .   [ 6 ]   A .   E.   A b d a l l a h   e t   a l . ,   “ D e t e c t i o n   o f   man a g e me n t - f r a m e s - b a se d   d e n i a l - of - serv i c e   a t t a c k   i n   w i r e l e ss  LA N   n e t w o r k   u s i n g   a r t i f i c i a l   n e u r a l   n e t w o r k , ”   S e n s o rs ,   v o l .   2 3 ,   n o .   5 ,   p .   2 6 6 3 ,   F e b .   2 0 2 3 ,   d o i :   1 0 . 3 3 9 0 / s 2 3 0 5 2 6 6 3 .   [ 7 ]   Ž .   G a v r i ć   a n d   D .   S i m i ć ,   “ O v e r v i e w   o f   d o s   a t t a c k s   o n   w i r e l e s s   s e n s o r   n e t w o r k s   a n d   e x p e r i m e n t a l   r e s u l t s   f o r   s i m u l a t i o n   o f   i n t e r f e r e n c e   a t t a c k s , ”   I n g e n i e r i a   e   I n v e s t i g a c i o n ,   v o l .   3 8 ,   n o .   1 ,   p p .   1 3 0 – 1 3 8 ,   J a n .   2 0 1 8 ,   d o i :   1 0 . 1 5 4 4 6 / i n g . i n v e s t i g . v 3 8 n 1 . 6 5 4 5 3 .   [ 8 ]   M .   A .   E l sa d i g ,   “ D e t e c t i o n   o f   d e n i a l - of - serv i c e   a t t a c k   i n   w i r e l e ss  s e n s o r   n e t w o r k s:   a   l i g h t w e i g h t   ma c h i n e   l e a r n i n g   a p p r o a c h , ”   I EEE  A c c e ss ,   v o l .   1 1 ,   p p .   8 3 5 3 7 – 8 3 5 5 2 ,   2 0 2 3 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / A C C ESS . 2 0 2 3 . 3 3 0 3 1 1 3 .   [ 9 ]   N .   N i s h a n t h   a n d   A .   M u j e e b ,   “ M o d e l i n g   a n d   d e t e c t i o n   o f   f l o o d i n g - b a s e d   d e n i a l - of - s e r v i c e   a t t a c k   i n   w i r e l e ss   a d   h o c   n e t w o r k   u si n g   b a y e s i a n   i n f e r e n c e , ”   I E EE  S y s t e m s  J o u rn a l ,   v o l .   1 5 ,   n o .   1 ,   p p .   1 7 – 2 6 ,   M a r .   2 0 2 1 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / JS Y S T. 2 0 2 0 . 2 9 8 4 7 9 7 .   [ 1 0 ]   S .   Li u ,   P .   S i a n o ,   a n d   X .   W a n g ,   “ I n t r u si o n - d e t e c t o r - d e p e n d e n t   f r e q u e n c y   r e g u l a t i o n   f o r   m i c r o g r i d s   u n d e r   d e n i a l - of - serv i c e   a t t a c k s, ”   I EE E  S y s t e m s  J o u r n a l ,   v o l .   1 4 ,   n o .   2 ,   p p .   2 5 9 3 – 2 5 9 6 ,   J u n .   2 0 2 0 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / JS Y S T . 2 0 1 9 . 2 9 3 5 3 5 2 .   [ 1 1 ]   J.  F .   C .   G a r c i a   a n d   G .   E.   T.   B l a n d o n ,   “ A   d e e p   l e a r n i n g - b a se d   i n t r u si o n   d e t e c t i o n   a n d   p r e v e n t a t i o n   s y st e m  f o r   d e t e c t i n g   a n d   p r e v e n t i n g   d e n i a l - of - serv i c e   a t t a c k s, ”   I EEE  A c c e ss ,   v o l .   1 0 ,   p p .   8 3 0 4 3 – 8 3 0 6 0 ,   2 0 2 2 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / A C C ESS . 2 0 2 2 . 3 1 9 6 6 4 2 .   [ 1 2 ]   J.  E.   V a r g h e s e   a n d   B .   M u n i y a l ,   “ A n   e f f i c i e n t   I D S   f ra mew o r k   f o r   D D o S   a t t a c k s  i n   S D N   e n v i r o n m e n t , ”   I EE E  Ac c e ss ,   v o l .   9 ,     p p .   6 9 6 8 0 – 6 9 6 9 9 ,   2 0 2 1 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / A C C ESS . 2 0 2 1 . 3 0 7 8 0 6 5 .   [ 1 3 ]   N .   F .   S y e d ,   Z.   B a i g ,   A .   I b r a h i m ,   a n d   C .   V a l l i ,   “ D e n i a l   o f   serv i c e   a t t a c k   d e t e c t i o n   t h r o u g h   m a c h i n e   l e a r n i n g   f o r   t h e   I o T, ”     J o u r n a l   o f   I n f o rm a t i o n   a n d   T e l e c o m m u n i c a t i o n ,   v o l .   4 ,   n o .   4 ,   p p .   4 8 2 – 5 0 3 ,   O c t .   2 0 2 0 ,   d o i :   1 0 . 1 0 8 0 / 2 4 7 5 1 8 3 9 . 2 0 2 0 . 1 7 6 7 4 8 4 .   [ 1 4 ]   A .   L.   T o l e d o   a n d   X .   W a n g ,   “ R o b u st   d e t e c t i o n   o f   M A C   l a y e r   d e n i a l - of - serv i c e   a t t a c k s   i n   C S M A / C A   w i r e l e ss   n e t w o r k s, ”     I EEE  T r a n sa c t i o n s   o n   I n f o rm a t i o n   F o re n s i c s   a n d   S e c u ri t y ,   v o l .   3 ,   n o .   3 ,   p p .   3 4 7 – 3 5 8 ,   S e p .   2 0 0 8 ,     d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / TI F S . 2 0 0 8 . 9 2 6 0 9 8 .   [ 1 5 ]   I .   A l mo ma n i   a n d   M .   A l e n e z i ,   “ Ef f i c i e n t   d e n i a l   o f   s e r v i c e   a t t a c k s  d e t e c t i o n   i n   w i r e l e ss  se n s o r   n e t w o r k s , ”   J o u r n a l   o f   I n f o rm a t i o n   S c i e n c e   a n d   E n g i n e e ri n g ,   v o l .   3 4 ,   n o .   4 ,   p p .   9 7 7 – 1 0 0 0 ,   2 0 1 8 ,   d o i :   1 0 . 6 6 8 8 / J I S E. 2 0 1 8 0 7 _ 3 4 ( 4 ) . 0 0 1 1 .   [ 1 6 ]   K .   B i c a k c i   a n d   B .   Ta v l i ,   “ D e n i a l - of - S e r v i c e   a t t a c k s  a n d   c o u n t e r me a s u r e s   i n   I EEE   8 0 2 . 1 1   w i r e l e ss   n e t w o r k s , ”   C o m p u t e r   S t a n d a r d s  a n d   I n t e rf a c e s ,   v o l .   3 1 ,   n o .   5 ,   p p .   9 3 1 – 9 4 1 ,   S e p .   2 0 0 9 ,   d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . c s i . 2 0 0 8 . 0 9 . 0 3 8 .   [ 1 7 ]   K .   P e l e c h r i n i s,  M .   I l i o f o t o u ,   a n d   S .   V .   K r i s h n a m u r t h y ,   “ D e n i a l   o f   serv i c e   a t t a c k s   i n   w i r e l e ss  n e t w o r k s:   t h e   c a se  o f   j a mm e r s, ”   I EEE  C o m m u n i c a t i o n s  S u rv e y s  a n d   T u t o ri a l s ,   v o l .   1 3 ,   n o .   2 ,   p p .   2 4 5 – 2 5 7 ,   2 0 1 1 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / S U R V . 2 0 1 1 . 0 4 1 1 1 0 . 0 0 0 2 2 .   [ 1 8 ]   Z.   F e i ,   X .   W a n g ,   a n d   Z .   W a n g ,   “ Ev e n t - b a se d   f a u l t   d e t e c t i o n   f o r   u n ma n n e d   su r f a c e   v e h i c l e s  s u b j e c t   t o   d e n i a l - of - serv i c e   a t t a c k s,”   I EEE  T ra n s a c t i o n s  o n   S y st e m s,   Ma n ,   a n d   C y b e r n e t i c s:   S y st e m s ,   v o l .   5 2 ,   n o .   5 ,   p p .   3 3 2 6 – 3 3 3 6 ,   M a y   2 0 2 2 ,     d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / TSM C . 2 0 2 1 . 3 0 6 4 8 8 4 .   [ 1 9 ]   S .   T.   Za r g a r ,   J.  J o s h i ,   a n d   D .   Ti p p e r ,   “ A   s u r v e y   o f   d e f e n s e   m e c h a n i sms   a g a i n s t   d i s t r i b u t e d   d e n i a l   o f   s e r v i c e   ( D D O S )   f l o o d i n g   a t t a c k s, ”   I EE E  C o m m u n i c a t i o n s  S u rv e y s  a n d   T u t o ri a l s ,   v o l .   1 5 ,   n o .   4 ,   p p .   2 0 4 6 – 2 0 6 9 ,   2 0 1 3 ,     d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / S U R V . 2 0 1 3 . 0 3 1 4 1 3 . 0 0 1 2 7 .   [ 2 0 ]   I .   M .   T a s,   B .   G .   U n s a l v e r ,   a n d   S .   B a k t i r ,   “ A   n o v e l   S I P   b a se d   d i s t r i b u t e d   r e f l e c t i o n   d e n i a l - of - ser v i c e   a t t a c k   a n d   a n   e f f e c t i v e   d e f e n se   me c h a n i sm, ”   I E EE  A c c e ss ,   v o l .   8 ,   p p .   1 1 2 5 7 4 – 1 1 2 5 8 4 ,   2 0 2 0 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / A C C ESS . 2 0 2 0 . 3 0 0 1 6 8 8 .   [ 2 1 ]   L .   K .   R a m a s a m y ,   F .   K h a n   K .   P . ,   A .   L .   I m o i z e ,   J .   O .   O g b e b o r ,   S .   K a d r y ,   a n d   S .   R h o ,   “ B l o c k c h a i n - b a s e d   w i r e l e s s   s e n s o r   n e t w o r k s   f o r   m a l i c i o u s   n o d e   d e t e c t i o n :   a   s u r v e y , ”   I E E E   A c c e s s ,   v o l .   9 ,   p p .   1 2 8 7 6 5 – 1 2 8 7 8 5 ,   2 0 2 1 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / A C C E S S . 2 0 2 1 . 3 1 1 1 9 2 3 .       Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 5 0 2 - 4 7 52   In d o n esian   J   E lec   E n g   &   C o m p   Sci ,  Vo l.  3 6 ,   No .   2 ,  No v em b er   20 24 :   8 8 2 - 8 9 1   890   [ 2 2 ]   S .   R .   S a h i t h ,   S .   R .   R u d r a r a j u ,   A .   N e g i ,   a n d   N .   K .   S u r y a d e v a r a ,   “ M e s h   W S N   d a t a   a g g r e g a t i o n   a n d   f a c e   i d e n t i f i c a t i o n   i n   f o g   c o m p u t i n g   f r a mew o r k , ”   i n   Pro c e e d i n g s  o f   t h e   I n t e r n a t i o n a l   C o n f e r e n c e   o n   S e n s i n g   T e c h n o l o g y ,   I C S T ,   D e c .   2 0 1 9 ,     v o l .   2 0 1 9 - D e c e m b e r ,   p p .   1 – 6 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / I C S T4 6 8 7 3 . 2 0 1 9 . 9 0 4 7 7 0 8 .   [ 2 3 ]   F .   A mi n ,   A .   A h m a d ,   a n d   G .   S .   C h o i ,   “ To w a r d s  t r u s t   a n d   f r i e n d l i n e ss  a p p r o a c h e s i n   t h e   so c i a l   i n t e r n e t   o f   t h i n g s, ”   Ap p l i e d   S c i e n c e s   ( S w i t zer l a n d ) ,   v o l .   9 ,   n o .   1 ,   p .   1 6 6 ,   Ja n .   2 0 1 9 ,   d o i :   1 0 . 3 3 9 0 / a p p 9 0 1 0 1 6 6 .   [ 2 4 ]   B .   P a n g ,   Z .   T e n g ,   H .   S u n ,   C .   D u ,   M .   Li ,   a n d   W .   Zh u ,   “ A   ma l i c i o u s  n o d e   d e t e c t i o n   s t r a t e g y   b a se d   o n   f u z z y   t r u st   m o d e l   a n d   t h e   A B C   a l g o r i t h m  i n   w i r e l e ss  se n s o r   n e t w o r k , ”   I EEE   W i rel e ss  C o m m u n i c a t i o n s  L e t t e rs ,   v o l .   1 0 ,   n o .   8 ,   p p .   1 6 1 3 – 1 6 1 7 ,   A u g .   2 0 2 1 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / LWC . 2 0 2 1 . 3 0 7 0 6 3 0 .   [ 2 5 ]   L.   Y a n g ,   Y .   Lu ,   S .   X .   Y a n g ,   T.   G u o ,   a n d   Z.   Li a n g ,   “ A   se c u r e   c l u st e r i n g   p r o t o c o l   w i t h   f u z z y   t r u s t   e v a l u a t i o n   a n d   o u t l i e r   d e t e c t i o n   f o r   i n d u s t r i a l   w i r e l e ss  s e n so r   n e t w o r k s,”   I E EE  T r a n sa c t i o n s   o n   I n d u s t ri a l   I n f o rm a t i c s ,   v o l .   1 7 ,   n o .   7 ,   p p .   4 8 3 7 – 4 8 4 7 ,   Ju l .   2 0 2 1 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / TI I . 2 0 2 0 . 3 0 1 9 2 8 6 .   [ 2 6 ]   C .   S .   R a n g a n a t h a n ,   R .   R a ma n ,   K .   K .   S u t a r i a ,   R .   A   V a r ma ,   a n d   S .   M u r u g a n ,   “ N e t w o r k   s e c u r i t y   i n   c y b e r sp a c e   u s i n g   m a c h i n e   l e a r n i n g   t e c h n i q u e s , ”   i n   7 t h   I n t e r n a t i o n a l   C o n f e r e n c e   o n   E l e c t r o n i c s ,   C o m m u n i c a t i o n   a n d   Ae r o s p a c e   T e c h n o l o g y ,   I C E C A  2 0 2 3   -   Pro c e e d i n g s ,   N o v .   2 0 2 3 ,   p p .   1 7 5 5 – 1 7 5 9 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / I C E C A 5 8 5 2 9 . 2 0 2 3 . 1 0 3 9 4 9 6 2 .   [ 2 7 ]   R .   K .   V a n a k a mam i d i ,   N .   A b i r a mi ,   C .   S a si   K u m a r ,   L .   R a ma l i n g a m,  S .   P r i y a n k a ,   a n d   S .   M u r u g a n ,   “ I o T  se c u r i t y   b a se d   o n   ma c h i n e   l ea r n i n g , ”   i n   2 0 2 3   2 n d   I n t e rn a t i o n a l   C o n f e r e n c e   o n   S m a rt   T e c h n o l o g i e s   f o r  S m a r t   N a t i o n ,   S m a r t T e c h C o n   2 0 2 3 ,   A u g .   2 0 2 3 ,     p p .   6 8 3 – 6 8 7 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / S mart Te c h C o n 5 7 5 2 6 . 2 0 2 3 . 1 0 3 9 1 7 2 7 .   [ 2 8 ]   M .   J.  K u mar ,   S .   M i s h r a ,   E.   G .   R e d d y ,   M .   R a j m o h a n ,   S .   M u r u g a n ,   a n d   N .   A .   V i g n e s h ,   “ B a y e s i a n   d e c i s i o n   mo d e l   b a s e d   r e l i a b l e   r o u t e   f o r m a t i o n   i n   i n t e r n e t   o f   t h i n g s,”   I n d o n e si a n   J o u r n a l   o f   E l e c t r i c a l   En g i n e e ri n g   a n d   C o m p u t e r  S c i e n c e ,   v o l .   3 4 ,   n o .   3 ,     p p .   1 6 6 5 – 1 6 7 3 ,   Ju n .   2 0 2 4 ,   d o i :   1 0 . 1 1 5 9 1 / i j e e c s. v 3 4 . i 3 . p p 1 6 6 5 - 1 6 7 3 .   [ 2 9 ]   M .   A mr u   e t   a l . ,   “ N e t w o r k   i n t r u si o n   d e t e c t i o n   sy st e m  b y   a p p l y i n g   e n se m b l e   mo d e l   f o r   smar t   h o me , ”   I n t e rn a t i o n a l   J o u rn a l   o f   El e c t r i c a l   a n d   C o m p u t e r  En g i n e e r i n g ,   v o l .   1 4 ,   n o .   3 ,   p p .   3 4 8 5 – 3 4 9 4 ,   J u n .   2 0 2 4 ,   d o i :   1 0 . 1 1 5 9 1 / i j e c e . v 1 4 i 3 . p p 3 4 8 5 - 3 4 9 4 .       B I O G RAP H I E S O F   AUTH O RS        Dr .   Pa la m a l a i  R a d h a k r ish n a n           is  a   p r o fe ss o r  in   El e c tro n ics   a n d   Co m m u n ica ti o n   En g i n e e rin g   p re se n tl y   w o rk i n g   in   Tag o re   E n g i n e e rin g   Co ll e g e ,   Ch e n n a i.   He   re c e iv e d   h i s   P h . D .   De g re e   fro m   An n a   Un i v e r sity .   He   re c e iv e d   M . E   De g re e   in   F a c u lt y   o f   In f o rm a ti o n   a n d   Co m m u n ica ti o n   En g in e e ri n g ,   A n n a   Un i v e rsity ,   C h e n n a i .   He   h a s  p u b li s h e d   a   n u m b e r  o f   re se a rc h   p a p e rs/  a rti c les   in   p e e r  re v iew   Jo u rn a ls.  He   a lso   p re se n ted   v a rio u s  a c a d e m ic  a s  we ll   a s  re se a r c h - b a se d   p a p e rs  a t  se v e ra l  n a ti o n a l  a n d   in tern a ti o n a l  c o n f e re n c e s.  He   h a s  a   tea c h in g   e x p e rien c e   o f  m o re   th a n   2 4   y e a rs  a n d   is  a   li fe   m e m b e r  o f  IET E.   His  re se a rc h   a re a s  in c lu d e   sig n a l  p ro c e ss in g ,   VLS I,   e m b e d d e d   sy ste m s,  ima g e   p ro c e ss in g ,   a n d   Io T .   He   c a n   b e   c o n tac te d   a t  e m a il :  p ra d h a k r ish n a n @ta g o re - e n g g . a c . i n .       Mr.  S e n th il   K u m a r   S e e n i          se n io r  a rc h i tec t  in   Co g n iza n t   Tec h n o lo g y   S o l u ti o n s  US  c o rp ,   Tec h - sa v v y   a n d   in n o v a ti v e   p r o fe ss io n a l  wi th   e x ten s iv e   e x p e rien c e   d e v e lo p in g   m o b il e   a p p li c a ti o n s  fo r   v a ri o u s  p latfo rm s,  i n c lu d in g   iOS .   E x p e rt ise   in   m o b il e   a p p   a n a ly sis ,   d e sig n ,   d e v e lo p m e n t,   tes ti n g ,   b u g   fix i n g ,   m a in te n a n c e   &   a p p   p u b li sh i n g ,   tec h n ica l  writi n g ,   a n d   CI/CD  a u t o m a ti o n   b u i ld   p r o c e ss .   Ad e p t  a t  m a n a g in g   a n d   d e li v e rin g   p r o jec ts  o n   ti m e ,   with in   b u d g e t,   a n d   t o   c li e n t  sa ti sfa c ti o n .   E x c e l  a t  d e v e lo p i n g   s o ftwa re   so l u ti o n s  a n d   a rc h it e c tu re   b e st  p ra c ti c e s  fo r   m o b il e   p latfo rm s.  He   p u rs u e d   h is  P o st  g ra d u a te  in   M a n u fa c tu ri n g   En g in e e rin g   u n d e r  An n a m a lai  Un iv e rsity ,   Tam il   N a d u .   He   h a s  a u t h o re d   o r   c o a u th o re d   a ro u n d   5   re se a rc h   p a p e rs  in   v a ri o u s  in ter n a ti o n a l  c o n fe re n c e s.  He   h a s  stro n g   p a ss io n   in   g a i n in g   m o re   lea d e rsh i p   a n d   m a n a g e rial   sk il ls  a lo n g   wit h   h is  d e term in e d   a n d   g o a l - o rien ted   tas k s.  He   c a n   b e   c o n tac te d   a t  e m a il :  ss e e n i@g m a il . c o m .       Dr .   Dha m o th a r a n   Ruk m a n i   De v i          is   p r o fe ss o r  i n   th e   De p a rtme n t  o f  E lec tro n ics   a n d   Co m m u n ica ti o n   E n g i n e e rin g   a n d   Ov e ra ll   Ac a d e m ic  Co o rd in a to r  a t  R. M . D  En g in e e rin g   Co ll e g e   S h e   o b tain e d   B. E .   i n   El e c tro n ics   a n d   C o m m u n ica ti o n   E n g i n e e rin g   in   t h e   y e a r  1 9 9 2   fro m   IRTT ,   a ffi li a ted   t o   Bh a rt h i y a r  Un iv e rsity ,   M . S   i n   El e c tr o n ics   in   t h e   y e a r  1 9 9 7   a t   BITS ,   P il a n i,   M . E.   in   VL S I  d e sig n   i n   th e   y e a r  2 0 0 6   a t  R. M . K.  E n g i n e e rin g   Co ll e g e   a ffil iate d   t o   An n a   Un iv e r sity   a n d   P h . D .   in   th e   y e a r  o f  2 0 1 3   u n d e r  An n a   Un iv e rsity   i n   t h e   a re a   o f  VL S I  De sig n .   S h e   h a s  3 0   y e a rs  o f  tea c h in g   e x p e rien c e   in   b o th   Un d e rg ra d u a te  a n d   P o st g ra d u a te  lev e l.   S h e   h a s  g u i d e d   m a n y   B. E.   a n d   M . E .   p ro jec ts.  Ei g h t  S c h o lars   c o m p lete d   P h . D .   u n d e r  h e r   su p e rv isi o n   a n d   si x   S c h o lars   p u r su in g   P h . D.  He r  a re a s  o f  i n tere st  in c lu d e   VLS I,   Emb e d d e d ,   ima g e   a n d   v i d e o   p ro c e ss in g   a n d   n e two r k s.  S h e   h a s  p u b li s h e d   6 3   j o u r n a l  a rti c les ,   5   b o o k   c h a p ters ,   5   b o o k s ,   6   p a ten ts,  a n d   2   p a ten ts  g ra n te d .   S h e   h a s  d e li v e re d   m a n y   lec tu re s  a s  re so u rc e   p e rso n   f o r  m a n y   w o rk s h o p s ,   se m in a rs  a n d   fa c u lt y   d e v e lo p m e n t  p ro g ra m   sp o n s o re d   b y   AICTE  a n d   An n a   Un i v e rsity .   S h e   is  a   l ife  m e m b e r  o f  m a n y   p r o fe ss io n a l  so c ieties   li k e   IEI   a n d   se n i o r  m e m b e r  o f  IE EE .   S h e   c a n   b e   c o n tac ted   a t  e m a il :   rd ru k m a n i3 1 9 @g m a il . c o m .     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n d o n esian   J   E lec  E n g   &   C o m p   Sci     I SS N:   2 5 0 2 - 4 7 52       Do S   a tta ck   d etec tio n   a n d   h ill  climb in g   b a s ed   o p tima l  fo r w a r d er selectio n   ( P a la ma la i R a d h a kris h n a n )   891     Dr .   Tu m u l u r i  K a n t h im a th i           is  a n   As sista n t  P r o fe ss o r  i n   t h e   De p a rtme n t  o f   m e c h a n ica l  En g in e e ri n g   a n d   p ro fe ss o r  I n - Ch a rg e   Ac a d e m ics   a t  Ko n e ru   Lak s h m a iah   Ed u c a ti o n   F o u n d a ti o n   (KLE F ),   Va d d e sw a ra m ,   G u n tu r  Dist. ,   A n d h ra   P ra d e sh ,   I n d ia.  S h e   o b tai n e d   B. E   in   M e c h a n ica l  E n g i n e e rin g   in   th e   y e a r  2 0 0 0   fr o m   S ir  C. R . R  Co l leg e   o f   En g i n e e rin g .   El u r u   i n   t h e   2 0 0 0 ,   a ffil iate d   t o   An d h ra   Un i v e rsity ,   M . Tec h .   in   T h e rm a l   En g i n e e rin g   in   t h e   y e a r  2 0 1 1   fr o m   JN TU  Hy d e ra b a d   a n d   P h . D .   i n   th e   y e a r  2 0 2 4   fr o m   JN TU  Hy d e ra b a d   i n   t h e   a re a   o f  h e a t  Tran sfe r.   S h e   h a s  1 6   y e a rs  o f  t e a c h in g   e x p e rien c e   in   b o t h   Un d e rg ra d u a te  a n d   P o stg ra d u a te  lev e l.   S h e   h a s  g u id e d   m a n y   B. E.   a n d   M . E   p r o jec ts.  S h e   h a s   p u b li sh e d   2 2   a rti c les   in   v a rio u s  Na ti o n a l  a n d   In tern a ti o n a l  Jo u rn a ls.  S h e   h a s  e x p e rti se   in   th e   su b jec ts  li k e   th e rm o d y n a m ics ,   flu id   m e c h a n ics ,   h e a t  tran sfe r,   a n d   a p p l ied   th e rm o d y n a m ics .  S h e   h a s  m e m b e rsh ip s  i n   I S HR AE  a n d   S AE   p r o fe ss io n a l   b o d ie s.   S h e   c a n   b e   c o n tac ted   a t   e m a il :   p k a n t h i1 9 7 8 @g m a il . c o m .       Dr .   De v a d h a s  Da v id   Ne e ls  Po n k u m a r           re c e iv e d   M . E .   in   Di g it a l  Co m m u n ica ti o n   a n d   Ne two r k s  En g in e e rin g   a n d   P h . D.   in   I n fo rm a ti o n   a n d   Co m m u n ica ti o n   En g in e e ri n g   fro m   th e   An n a   U n iv e rsit y ,   C h e n n a i  is  c u rre n tl y   wo r k in g   a s  P r o fe ss o r  in   t h e   ECE   De p a rtme n t  o f  Ve l   Tec h   Ra n g a ra jan   a n d   Dr.   S a g u n t h a la  R& D  In stit u te  o f  S c ien c e   a n d   Tec h n o lo g y ,   Ch e n n a i.   He   is  h a v in g   m o re   th a n   2 0   y e a rs  o f  a c a d e m ic  e x p e rien c e   a n d   1 0   y e a rs  o f  In d u strial  e x p e rien c e   in   In d ia an d   S a u d i  Ara b ia.  He   h a s a   stin t  in   S in g a p o re   t o o .     He   h a s Ci sc o   c e rti fica ti o n   in   Ne two r k   Ad m in istratio n ,   C y b e r  se c u rit y   a n d   c e rti fica ti o n s  i n   Cy b e r  F o re n sic s,  Da ta  S c ien c e   a n d   Big   Da ta  An a ly ti c s.  He   h a s  m o re   th a n   4 0   re se a rc h   p u b li c a ti o n s  in   r e p u ted   j o u r n a ls  a n d   m a n y   in tern a ti o n a l  c o n fe re n c e s.  He   h a s  a u th o re d   b o o k s   in   c y b e rse c u ri ty ,   e t h ica l  h a c k i n g ,   d ig i tal   fo re n sic s,  b l o c k   c h a in ,   c r y p t o g ra p h y   a n d   wire les s  c o m m u n ica ti o n   sy ste m s .   He   h a s  8   u ti li ty   p a ten ts  p u b li s h e d   i n   Io T  d o m a in s  a n d   5   d e sig n   g ra n ts  i n   Io T  d o m a in .   He   h a s  a   UK   De sig n   p a ten t  a n d   S o u th   Afric a n   In n o v a ti o n   p a ten t  u n d e r  h is  k it ty   o f  a c h iev e m e n ts.  He   h a s  wo n   lau re ls  a s   b e st  sc ien ti st,  b e st  se n i o r  fa c u lt y ,   d isti n g u ish e d   a c a d e m i c   lea d e r ,   To p   1 0 0   En g in e e rs  in   I n d ia   i n   2 0 2 2 ,   Emi n e n t   Tea c h e rs  o f   In d ia  i n   2 0 2 3 .   He   c a n   b e   c o n tac ted   a t   e m a il :   d rd a v i d n e e ls@v e lt e c h . e d u . i n .       Mr.  Vik r a m   Na tt a m a i  S a n k a r a n           is  a   h ig h ly   sk il le d   a n d   q u a li fied   p r o fe ss io n a l  with   e x te n siv e   e x p e rien c e   in   tele c o m m u n ica ti o n s,   I o T ,   a n d   C y b e r   S e c u rit y .   He   h a s  a   ro b u st   b a c k g ro u n d   a s  a   se a so n e d   lea d e r  in   tec h n ica l  p r o jec t  m a n a g e m e n t  with in   t h e   in d u str y .   He   is  c u rre n tl y   wo r k in g   a t  G ies e c k e   +   D e v rien t  M o b i le  S e c u rit y   i n   Atla n ta  G A  USA.   Vik ra m   h o ld s   a   Ba c h e lo r  o f  En g i n e e rin g   d e g re e   in   El e c tro n ics   a n d   C o m m u n ica t io n   E n g i n e e rin g   fr o m   An n a   Un iv e rsity   Ch e n n a i  a n d   M a st e r  o f  En g i n e e rin g   in   El e c tri c a l  En g i n e e rin g /In f o rm a ti o n   Tec h n o l o g y   fr o m   Ro se n h e im  Un i v e rsity   o f   Ap p li e d   S c ien c e s  G e rm a n y .   Wi t h   a   str o n g   a c a d e m ic  a n d   re se a rc h   b a c k g r o u n d ,   h e   h a s  c o n tri b u ted   sig n ifi c a n tl y   t o   th e   fiel d ,   p u b li s h in g   n u m e ro u s   p a p e rs   in   re p u tab le  j o u rn a ls  a n d   p re se n ti n g   a t   in ter n a ti o n a l  c o n fe re n c e s.  Vik ra m   i s   k n o w n   fo r  h is  p a ss io n   f o r  lea d e rsh ip   d e v e lo p m e n t  a n d   a c h iev i n g   a m b it io u s  g o a ls.  He   c a n   b e   c o n tac ted   a t  e m a il :   v i k ra m n n s@ g m a il . c o m .       S u b b i a h   Mu r u g a n           is  a n   Ad ju n c t  P ro fe ss o r,   S a v e e th a   S c h o o l   o f  E n g in e e rin g ,   S a v e e th a   In stit u te  o f  M e d ica l  a n d   Tec h n ica l  S c ien c e s,  Ch e n n a i,   Tam il   Na d u ,   I n d ia.   He   p u b li sh e d   h is  re se a rc h   a rti c les   i n   m a n y   in ter n a ti o n a l  a n d   n a ti o n a l   c o n fe re n c e s  a n d   jo u rn a ls.   His  re se a rc h   a re a s  in c lu d e   n e two rk   se c u rit y   a n d   m a c h i n e   lea rn i n g .   He   c a n   b e   c o n tac ted   a t   e m a il :   sm u re sju r@g m a il . c o m .     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.