I AE S In t er na t io na l J o urna l o f   Ro bo t ics a nd   Aut o m a t io n  ( I J RA)   Vo l.  1 4 ,   No .   2 ,  J u n e   20 2 5 ,   p p .   248 ~ 2 59   I SS N:  2722 - 2 5 8 6 ,  DOI :  1 0 . 1 1 5 9 1 /i jr a . v 14 i 2 . pp 2 4 8 1 - 2 59           248       J o ur na l ho m ep a g e :  h ttp : //ij r a . ia esco r e. co m   NAPLAM :  a  nov el ledger - ba sed a l g o rithm f o r de tec tion a nd  mitig a tion o f  sink ho le attacks  in  ro uting pro toco l  for lo w power   a nd los sy  net wo r ks - ba sed Inte rnet  of t hi ng s       Ak s ha y a   Dhin g ra 1 ,   Vik a s   Si nd hu 1 ,   L a k s ha y   Dhin g ra 2   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 ,   U n i v e r s i t y   I n st i t u t e   o f   E n g i n e e r i n g   a n d   Te c h n o l o g y ,   M a h a r s h i   D a y a n a n d   U n i v e r si t y ,   R o h t a k ,   I n d i a   2 I n d i a n   I n st i t u t e   o f   F o r e i g n   Tr a d e   ( I I F T) ,   N e w   D e l h i ,   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   Sep   4 ,   2 0 2 4   R ev is ed   Feb   1 4 ,   2 0 2 5   Acc ep ted   Ma r   5 ,   2 0 2 5       T h e   I n t e r n e t   o f   T h i n g s   ( I o T )   i s   a   n e t w o r k   o f   c o n n e c t e d   p h y s i c a l   o b j e c t s   t h a t   c o l l e c t   a n d   s h a re   d a t a   o v e r   t h e   I n t e r n e t .   H o w e v e r ,   r o u t i n g   a t t a c k s   c a n   d i s r u p t   d a t a   e x c h a n g e ,   e s p e c i a l l y   m u l t i - n o d e   s i n k h o l e   a t t a c k s   i n   l o w  p o w e r  a n d   l o s s y   I o T   n e t w o r k s   ( L L N s ) .   T o   s u p p o r t   c o m m u n i c a t i o n   i n   L L N   I o T ,   t h e   I P v 6 - b a s e d   r o u t i n g   p r o t o c o l   f o r   L L N s   ( R P L )   i s   u s e d .   D e s p i t e   h a v i n g   s e v e r a l   a d v a n t a g e s ,   R P L   a l s o   fa c e s   c h a l l e n g e s   l i k e   b e i n g   v u l n e r a b l e   t o   a t t a c k s ,   h a v in g   l i m i t e d   r e s o u r c e s ,   c o m p a t i b i l i t y ,   a n d   s c a l a b i l i t y   i s s u e s .   A d d i t i o n a l l y ,   t r a d i t i o n a l   se c u r i t y   m e t h o d s   o f t e n   d o   n o t   w o r k   w e l l   f o r   L L N - I o T   d e v i c e s   b e c a u s e   t h e y   l a c k   t h e   n e c e ss a r y   c o m p u t i n g   p o w e r .   T o   o v e r c o m e   t h e s e   c h a l l e n g e s ,   w e   h a v e   p r o p o s e d   a   n o v e l   l e d g e r - b a s e d   f r a m e w o r k   c a l l e d   n e t w o r k   a n d   p a c k e t   l e d g e r   t o   a s c e r t a i n   m a l i c i o u s   d e v i c e s   u s i n g   r o u t i n g   p r o t o c o l   f o r   L L N   ( N A P L A M - R P L ) .   T h i s   f r a m e w o r k   c a n   e f f e c t i v e l y   d e t e c t   a n d   m i t i g a te   m u l t i - n o d e   s i n k h o l e   a t t a c k s   i n   I o T   n e t w o r k s .   T h i s   p a p e r   a l s o   c o m p a r e s   N A P LA M - R P L   w it h   s i m i l a r   p r o t o c o l s   u s i n g   t h e   N e t S i m   S i m u l a t o r .   T h e   e x p e r i m e n t a l   a n a l y s i s   sh o w s   t h a t  N A P L A M - R P L   i m p r o v e s   n e tw o r k   p e r f o r m a n c e   a n d   o u t p e r f o r m s   e x i s t i n g   m e t h o d s   l i k e   R F - t r u s t ,   S o S - R P L ,   I N T I ,   C - T R U S T ,   a n d   h e a r t b e a t   a lg o r i t h m   i n   c r u c i a l   a r e a s ,   i n c l u d i n g   p a c k e t   d e l i v e r y   r a t e   ( P D R) ,   t h r o u g h p u t ,   E n d - to - E n d   ( E 2 E )   d e l a y ,   e n e r g y   c o n s u m e d ,   a n d   d e t e c t i o n   a c c u ra c y .   K ey w o r d s :   I n ter n et  o f   T h in g s   ( I o T )   L o w  p o wer   a n d   lo s s y   n etwo r k s   ( L L Ns)   Netwo r k   an d   p ac k et  led g er   to   ascer tain   m alicio u s   d ev ices/n o d es ( NAPL AM )   R o u tin g   p r o t o co l f o r   lo w  p o w er   an d   lo s s y   n etwo r k s   ( R PL)   Sin k h o le  attac 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 :   Ak s h ay a  Dh in g r a   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 ,  Un iv er s ity   I n s titu te  o f   E n g in e er in g   an d   T ec h n o lo g y ,   Ma h ar s h i D ay an an d   Un iv er s ity   R o h tak ,   Har y an a ,   I n d ia   E m ail: a k s h ay a. r s . u iet@ m d u r o h tak . ac . in       1.   I NT RO D UCT I O N   T h e  I n ter n et  o f   T h i n g s   ( I o T )   tech n o lo g y   in teg r ates  n etwo r k in g ,   s en s in g ,   d ata  p r o ce s s in g ,   an d   m ac h in e  lear n in g   tech n o lo g ies  to   s o lv e  p r o b lem s   [ 1 ] ,  [ 2 ] .   T h e  ter m   I o T   co m b in es  “ I n ter n et, ”   m ea n i n g   wo r ld wid e  co n n ec tio n   o f   co m p u ter   n etwo r k s ,   an d   “ th in g s , ”   wh ich   ca n   b e  an y   u n iq u e ly   id en tifie d   o b jects   in t er c o n n e ct ed   t o   t h is   g lo b a l n etw o r k .   O v e r a ll ,   I o T   is   a n   I P v 6 - b ase d   n et wo r k   t h at  i n t e g r ate s   s o f tw ar e/ h a r d wa r e   to   ex ch an g e  d ata  o v er   th e  i n ter n et  [ 3 ] .   T o d ay ,   I o T   is   b ein g   d ep lo y ed   in   m u ltip le  ap p licat io n s   lik e  tr an s p o r t,   h ea lth ,   in d u s tr y ,   ag r ic u ltu r e,   h o m es,  an d   m ilit ar y ,   to   m a k e  o u r   liv es e asier   an d   b etter .     Desp ite  h av in g   s ig n if ican t  b en ef its ,   I o T   also   h as  s o m e  s ev er e  ch allen g es.  Her e  ar e  a  f ew  co n s id er ab le  d if f ic u lties   in   I o T .   T h e  d ev ices  u s ed   in   I o T   en v ir o n m e n ts   ar e  p u b lic  a n d   u tili ze   wir eles s   co m m u n icatio n   tech n o l o g y ,   m ak in g   s y s tem s   m o r e  s u s ce p tib le  to   r o u tin g   attac k s .   Seco n d ly ,   I o T   co n n ec ts   m an y   e m b ed d ed   m o b ile   d e v ices  an d   s y s tem s   th at  n ee d   h elp   with   s ca lin g ,   d y n a m ic  f lex ib ilit y ,   an d   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I AE S  I n t  J   R o b   &   A u to m   I SS N:   2722 - 2 5 8 6         N A P LAM:   a   n o ve l le d g er - b a s ed   a lg o r ith m  fo r   d etec tio n   a n d   mitig a tio n   …   ( A ksh a y a   Dh in g r a )   249   co m p atib ilit y   co n ce r n s   [ 4 ] .   T h e  cr itical  asp ec t  o f   th e  I o T   is   th at  m o s t  attac k s   h av e  o cc u r r ed   th r o u g h   th e   I n ter n et.   T h e  I o T   d e v ices  ar e  r eso u r ce - co n s tr ain ed   an d   h a v e   litt le  m em o r y ,   lim ited   co m p u tin g   r eso u r ce s ,   a n d   p o wer .   Ad d itio n ally ,   m o r e  ch a llen g es a r is e  in   I o T   d u e  to   th e   m o b ile  n atu r e   o f   d ev ices a n d   s y s tem s   [ 5 ] .    I o T   d ev ices  ca n n o t  b e  s ec u r ed   u s in g   tr ad itio n al  m et h o d s   b ec au s e  th ese  tech n iq u es  r e q u ir e  m o r e  co m p u tatio n   an d   p r o ce s s in g   c ap ab ilit ies.  Ap ar t  f r o m   th ese  is s u es,  m an y   d ev ices  ar e   b ein g   u s ed   in   I o T   th at   ca n   cr ea te  a  n ew  p r o b lem   ca ll ed   s ca lab ilit y   in   I o T .   T h e r ef o r e,   a  r eliab le  alg o r ith m   o r   d etec tio n   tech n iq u e  is   r eq u ir ed   t o   ef f icien tly   a d d r es s   th ese  is s u es  an d   d etec t  an d   m itig ate  in ter n al  an d   e x ter n a l  r o u tin g   attac k s   in   lo w - p o wer   an d   lo s s y   n etwo r k   ( L L N)   I o T   n etwo r k s   [ 6 ] .   Ou r   p r o p o s ed   s ch em e,   n am e ly   NAPL AM - R PL   ( n etwo r k   a n d   p ac k et  le d g er   t o   ascer tain   m alicio u s   d ev ices  u s in g   r o u tin g   p r o to co l   f o r   L L N ) ,   is   a  led g e r - b ased   tech n iq u e  th at  s to r es  th e   n o d e ’ s   in f o r m atio n   ( r ec eiv e r   I D,   A p p   I D,   a n d   n u m b e r   o f   Pack et  R ec eiv ed   attr ib u tes  wh en   th e  d ata  p ac k ets  ar e  in   tr an s it)  in   th e  f o r m   o f   in tr icate   s ets   wh en ev er   th e  I o T   n etwo r k   is   cr ea ted   an d   in itialized .   T o   d etec t  m alicio u s   n o d es  o r   attac k e r s   in   th e  n etwo r k ,   all  th e  d ata  p ac k ets  a r e  tr ac k ed ,   a n d   th e   th r o u g h p u t   o f   e ac h   n o d e   is   ca lcu lated .   Seco n d ly ,   it  ca lcu late s   th e  r ea l - tim e  p ac k et  d r o p   r at e  b ased   o n   th e  p r e - s et  th r esh o ld   v alu e.   I f   th e  p ac k et  d r o p   r ate  o f   a  n o d e/d ev ice   is   m o r e  th an   th e  th r esh o ld   v alu e,   it  m ar k s   it  a s   a   m alicio u s   o r   in tr u d er   n o d e.   L astl y ,   it  r em o v es  th e   in tr u d er   f r o m   t h e  n etwo r k   an d   ac tiv el y   p r o jects  th e  wo r s t   r an k   p o s s ib le  to   p r ev e n t th e  n o d e  f r o m   en ter i n g   th e  n etwo r k   ag ain .   T h e  o v er v iew  o f   p r ev io u s   liter atu r e  r elate d   to   in s id er   an d   o u ts id er   r o u tin g   attac k s   o cc u r r in g   in   I o T   n etwo r k s   an d   t h eir   d etec tio n   m eth o d s   ar e  e x p lain ed   i n   T ab l e  1   ( in   Ap p en d i x )   [ 6 ] – [ 1 3 ] ,  [ 1 4 ] – [ 2 3 ] .   T h is   r esear ch   aim s   to   d escr ib e   a  led g er - b ased   s ec u r ed   p r o to c o l  ( NAPL AM )   th at  p r o tects  R PL - b ased   I o T   n etwo r k s   ag ain s t M u lti - No d e  Sin k h o le  attac k s .   T h e  p r i m ar y   co n tr ib u tio n s   o f   NAPL AM - R PL  ar e:   a.   L ed g er - b ased   Hash Ma p   is   jo i n ed   with   th e   R PL  p r o to c o l  f o r   ef f icien t  d ata  ex c h an g e   an d   co n tr o l  p ac k ets  b etwe en   n o d es.   b.   T h e  NAPL AM   is   em b ed d ed   i n   th e  R PL  p r o to c o l so u r ce   c o d e  u s in g   C ++   lan g u a g e  in   Netsim  Simu lato r .   c.   T h is   s ch em e  ca n   d etec t  an d   m itig ate  s in k h o le  attac k s   o cc u r r in g   in   R PL  I o T   u s in g   p ar am eter s   lik e  p ac k et  d eliv er y   r at e  ( PDR ) ,  th r o u g h p u t ,  en d - to - e n d   ( E 2 E )   d ela y ,   e n er g y   c o n s u m e d   ( E C ) ,   an d   d ete ctio n   ac cu r ac y ,   r esp ec tiv ely .   d.   T h e  p r o p o s ed   alg o r ith m   NA PLAM - R PL  ef f icien cy   is   ev alu ated   b y   co m p ar in g   its   r esu lts   with   ex is tin g   s ec u r ity   s ch em es.       2.   P RO P O SE D  AL G O R I T H M   T h is   s ec tio n   g iv es   an   o v er v ie w  o f   th e  p r o p o s ed   al g o r ith m   NAPL AM - R PL,   wh ich   we   h a v e  d esig n e d   b as ed   o n   t h e   le d g e r   d ata   s t r u ct u r e.   T h is   a lg o r it h m   d et ec ts   a n d   m it ig ates   Si n k h o l e  att ac k s   in   R PL - I o T   n et wo r k s  u s in g   Hash Ma p   [ 2 4 ]   an d   Hash Set  [ 2 5 ]   s tr u ctu r e  co d es  to   s af ely   s to r e  th e  d ata  p ac k et  in f o r m atio n   an d   d etec t  m alicio u s   n o d es o n ce   th e  n etw o r k   is   cr ea ted .   T h e  s tep s   in v o l v ed   in   th e   alg o r ith m   ar e  d escr i b ed   in   Fig u r e  1 .   a.   Step   1 : L ed g er   cr ea tio n ,   i n itializatio n     I n   Sin k h o le  attac k s ,   th e  in tr u d er   n o d e  ac ts   as  th e  g en u in e   n o d e  an d   ad v er tis es  f alse  r a n k   in   th e  n etwo r k   u s in g   co n tr o l  m ess a g es.  W h en ev er   a   n ew  I o T   n et wo r k   is   in itialized   an d   co n f ig u r ed ,   a n   ev e n t  will  o cc u r   in   th e  n etwo r k .   So ,   as  s o o n   as  an   ev en t  h ap p e n s   in   th e  n etwo r k ,   a  led g er   is   cr ea te d   an d   in itialized   t o   s to r e  in f o r m atio n   ab o u t a ll th e   lo s t p ac k ets u s in g   th e  T r ac k Pack etsIn it()   f u n ctio n   o f   th e  T r ac k _ Pack et. c  f ile.     b.   Step   2 : Str u ctu r e  o f   th e  led g er   I n   th is   s tep ,   a   led g e r   is   cr ea ted   to   s to r e   th e   n o d e’ s   i n f o r m atio n   ( R ec eiv er   I D,   Ap p   I D,   an d   n u m b er   o f   Pack et  R ec eiv ed   attr ib u tes  wh en   th e  d ata  p ac k ets  ar e  in   tr an s it)  in   th e  f o r m   o f   n ested   Has h Ma p   an d   Hash Set,  n am ely   Pack etT r ac k e r Ma p   an d   Ma licio u s   No d es.   Pack etT r ac k er Ma p :  I t  is   a  n e s ted   Hash Ma p   th at  s to r es  th e  R ec eiv er I d   o f   th e  p ac k et  as  its   k ey   an d   s to r es  o th er   r elate d   in f o r m atio n   u s in g   m u ltip le  lay er s   o f   o b j ec ts .   T h e  d etailed   s tr u ctu r e  o f   th is   m ap   is   s h o wn   in   Fig u r e  2 .   T h e  Hash Ma p ,   n am ely   “Pac k etT r ac k er Ma p , ”  was  f ir s t  cr ea ted .   E ac h   o b ject/en tity /en tr y   to   th is   Hash Ma p   is   ca lled   a  “Pac k et   T r ac k er ”  o b ject.   T h is   Hash Ma p   h as  two   f ield s .   T h e  f ir s t  is   th e  R ec eiv er I d ,   wh ich   s to r es  th e  r ec eiv er   n o d e  n u m b er   as  a   Key   Valu e.   T h i s   Hash Ma p ’ s   s ec o n d   f ield   is   a   p o in ter   p o i n tin g   t o   th e  n e x t  Hash Ma p ,   “Receiv ed Pack etM ap , ”   o n ly   wh e n   it  h as   th e  c o r r ec t   k ey   v alu e.   Similar ly ,   R ec eiv ed Pack etM ap   h as  two   f ield s ,   n am ely   Ap p I D  in   th e  f o r m   o f   k ey - v alu e  an d   Pac k et  R ec o r d   p o in ter ,   wh ich   p o in ts   to   a   p air   o b ject.   E ac h   en tity   s to r ed   in   R ec eiv e d Pack etM ap   is   ca lled   a  “Rece iv ed Pack et”  o b ject.   T h e  p air   o b ject  Pack et  R ec o r d   co n tain s   o n ly   two   f ield s ,   i.e . ,   n o .   o f   p ac k ets  r ec eiv ed   an d   p a ck et  s et.   T h e  f ield   p ac k et  s et  p o in ts   to   a  h ash   s et  th at  s to r es  th e  p ac k etI D  o f   p ac k ets  s u cc ess f u lly   tr an s m itted   b u t  n o t  y e t   r etr an s m itted   b y   th e   r ec eiv in g   n o d e.   B y   h av in g   th is   h ash   s et  r ec o r d ,   we  ca n   tr ac k   p ac k ets b etwe en   h o p s .   Ma licio u s   No d es:  I t  is   a  k in d   o f   b lack lis t  f o r   s u s p icio u s   n o d es.  T h is   Hash Set  s to r es  th e  I D  o f   th e  alr ea d y   id en tifie d   m alicio u s   n o d es  b y   th e  alg o r ith m   s o   th at  s in k h o le  attac k s   ca n   b e  m itig ated   b y   r ed u ci n g   th e   p r io r ity   o f   t h ese  n o d es  in   th e   d esti n atio n   o r ien ted   d ir ec ted   ac y clic  g r a p h   ( DODA G) .   T h e  s tr u ctu r e   o f   th is   Hash Set  is   s h o wn   in   Fig u r e  3 .   T h e   led g er   u s es  Hash Ma p s   an d   Hash Sets   to   m in im ize   th e  tim e  an d   en e r g y   n ee d ed   to   s to r e,   u p d ate,   an d   a cc ess   led g er   in f o r m atio n .   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 7 2 2 - 2 5 8 6   I AE S  I n t  J   R o b   &   A u to m ,  Vo l .   14 ,   No .   2 ,  J u n e   20 2 5 :   248 - 2 59   250       Fig u r e  1 .   NAPL AM - R PL  alg o r ith m   f lo wch ar t           Fig u r e  2 .   Stru ctu r e  o f   Pack etT r ac k er Ma p   in   NAPL AM   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I AE S  I n t  J   R o b   &   A u to m   I SS N:   2722 - 2 5 8 6         N A P LAM:   a   n o ve l le d g er - b a s ed   a lg o r ith m  fo r   d etec tio n   a n d   mitig a tio n   …   ( A ksh a y a   Dh in g r a )   251       Fig u r e  3 .   Stru ctu r e  o f   m alicio u s   n o d e  s et       c.   Step   3 : Cre atio n   o f   DODAG   I n itially ,   th e  alg o r ith m   allo ws  all  th e  n o d es  to   ex ch an g e  DAO  an d   DI O  m ess ag e s   f r ee ly   to   f o r m   a  DODA G  to   s en d   ap p licatio n   d ata.   Du r in g   th is   tim e,   m alici o u s   n o d es  ac t  th e   s am e  way   a s   o th er   n o d es  i n   th e   n etwo r k   an d   p r o ject  an   e x ce llen t  r an k   to   lu r e   th eir   n ei g h b o r s   s o   th at  o th er   n o d es  ch o o s e  i t  as  th eir   p r ef er r ed   p ar en t  b ec au s e  it  is   n o t   p o s s ib le  to   k n o w  if   th e  n o d e   r ea lly   h as  a  g o o d   r an k   ( d u e  to   its   lo ca tio n   an d   n etwo r k   s tr en g th )   o r   is   f alsely   p r o jectin g   a  g o o d   r a n k   ( d u e  to   its   m alicio u s   n atu r e) .       d.   Step   4 : T r ac k in g   o f   a p p licatio n   d ata  p ac k ets   As  s o o n   as  an y   ev en t  in v o lv i n g   th e  tr an s m is s io n   an d   r ec ep tio n   o f   a  p ac k et  o cc u r s ,   th e  led g er   s to r es   th e  r ec o r d   o f   s u cc ess f u lly   tr an s m itted   p ac k ets  a n d   r em o v es  th e  r ec o r d   o f   p ac k ets  s u c ce s s f u lly   r ec eiv ed .   Ho wev er ,   d u r in g   t h is   p r o ce s s ,   it st ill r ec o r d s   th e  to tal  p ac k ets a  n o d e   g ets to   ca lcu late  th r o u g h p u t.   e.   Step   5 : Calcu latio n   o f   p ac k et  d r o p   r ate   Af ter   ev er y   ev en t,   th e  led g er   i s   u p d ated ,   a n d   a   r ea l - tim e  p ac k et  d r o p   r ate  is   also   ca lcu lated   u s in g   th e   led g er   d ata.   f.   Step   6 : D etec tin g   a  m alicio u s   n o d e   T h at  n o d e  is   id en tifie d   as  m alicio u s   if   th e  p ac k et  d r o p   r ate  is   h ig h er   th an   a  ce r tai n   th r esh o ld   p er ce n tag e  ( s ay   8 0 %),   alo n g   with   o th er   cr iter ia.   Sp ec if ic  p r o v is io n s   ar e  m ad e  if   th e  n u m b er   o f   p ac k ets  s en t   till   n o w  is   tin y   an d   f o r   p ac k ets  th at  m ig h t   b e  i n   tr a n s it  to   m in im ize   f alse  p o s itiv e  d et ec tio n   o f   m alicio u s   n o d es.   g.   Step   7 : M ar k in g   a  n o d e  as m al icio u s   On ce   d etec ted ,   we  ad d   s u ch   a  n o d e  to   th e  m alicio u s   n o d e  Hash Set ( wh ich   is   a  b lack lis t)   to   m ar k   it a s   a  m alicio u s   n o d e.   h.   Step   8 : Rem o v in g   th e   m alicio u s   n o d es f r o m   th e  DODA G   As  s o o n   as  m alic io u s   n o d es  ar e  d etec ted ,   NAPL AM   I DS   ch an g es  th e  p r ef er r ed   p ar e n t  o f   all  th e  ch ild   n o d es o f   th e  m alicio u s   n o d e  to   s o m e  o th er   p ar en t a n d   r em o v es th e  m alicio u s   o n e  f r o m   th e  n etwo r k .   i.   Step   9 : Pr ev en tin g   m alicio u s   n o d es f r o m   r e - en te r in g   th e   n et wo r k   No w,   u s in g   o u r   Ma licio u s   No d es  h ash   s et,   NA PLAM   I DS  ac tiv ely   p r o jects  th e  wo r s t  r an k   p o s s ib le  f o r   th e  m alicio u s   n o d es  ag ain s t  th eir   tr y   to   p r o ject  a  f ak e  g o o d   r a n k   to   en ter   th e  n et wo r k .   T h is   p r ev e n ts   m alicio u s   n o d es f r o m   en ter i n g   th e  n etwo r k   ag ain .   j.   Step   1 0 : Pr in tin g   o f   d etec ted   m alicio u s   n o d es   All  th e  n o d es  th at  ar e  d etec te d   as  m alicio u s   o n es  ( o r   b lac k lis ted )   b y   NAPL AM   ar e  p r in te d   with   th e  n u m b er   o f   p ac k ets th at  s u cc ess f u lly   r ea ch   th e  d esti n atio n .   k.   Step   1 1 : Fr ee in g   o f   Me m o r y   Me m o r y   is   f r ee d   at  th e  I o T   n et wo r k ' s   clo s in g   o r   th e  s im u latio n   en d .       3.   RE SU L T S AN D  D I SCU SS I O N   3 . 1 .     P er f o r m a nce  ev a lua t io n   T h is   s ec tio n   esti m ates  th e  p er f o r m a n ce   o f   th e  p r o p o s ed   N APLA M - I DS  u s in g   th e  NetSim   v 1 3 . 3   s im u lato r   an d   v is u al  s tu d io .   A   s im u latio n   m o d el  c o n s is tin g   o f   1 0 0   s en s o r   n o d es,  a  6 L o W PAN,   a  r o u ter ,   a n d   a   wir ed   n o d e  ( ac tin g   as  r ec eiv e r )   is   cr ea ted   in   th e  Net S im   s i m u lato r   to   ev alu ate  NAPL AM - R PL,   as  s h o wn   in   Fig u r e  4 .   T h e  s im u latio n   is   p er f o r m e d   b y   in c r ea s in g   th e  n u m b er   o f   s in k h o le  n o d es  f r o m   1 0   to   5 0   in   ea ch   r o u n d   to   ass ess   th e  p er f o r m an ce   o f   th e   p r o p o s ed   s ch em e .   T ab le  2   s h o ws  th e  s im u latio n   p ar am eter s   s elec ted   f o r   th e  p er f o r m an ce   ev alu atio n   o f   th e   p r o p o s ed   s ch em e .   T h e  p er f o r m an ce   o f   t h e  p r o p o s ed   NAPL AM - R PL   s ch em e  is   co m p ar ed   with   t h at  o f   ex is tin g   s ch em es  RF - T r u s t  [ 6 ] ,   So S - R PL  [ 7 ] ,   I NT I   [ 2 0 ] ,   C - T R UST  [ 1 7 ]   an d   Hea r tb ea t  alg o r ith m   [ 9 ]   ag ain s t  m u lti - n o d e  s in k h o le  attac k s .   T h e  r esu lts   o f   th e  n etwo r k   a r e  ev alu ated   b ased   o n   f iv e  p er f o r m an ce   p ar am ete r s   ex p lain ed   b elo w .   PDR   i s   an   ess en tial  m etr ic  f o r   ev alu atin g   th e  r eliab ilit y   a n d   ef f icien cy   o f   a  n etwo r k .   I t  r ep r esen ts   th e  r atio   o f   p ac k ets  s u cc ess f u lly   d eliv er e d   to   th eir   in ten d ed   d esti n atio n   v er s u s   th e  t o tal  n u m b er   o f   p ac k ets   tr an s m itted   an d   g i v en   b y   ( 1 ) .     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 7 2 2 - 2 5 8 6   I AE S  I n t  J   R o b   &   A u to m ,  Vo l .   14 ,   No .   2 ,  J u n e   20 2 5 :   248 - 2 59   252             (     ) =                                                                  ( 1 )     T h r o u g h p u t  m ea s u r es  th e  d at a  o r   in f o r m atio n   p r o ce s s ed   an d   tr an s m itted   b y   an   ap p licatio n   with in   a   s p ec if ic  tim e  f r am e.   I t  in d icat es  th e  ca p ab ilit y   o f   an   ap p licatio n   to   h an d le  a  p ar ticu lar   n o .   o f   tr an s ac tio n s   o r   r eq u ests   p er   u n it  o f   tim e .   T h e  ap p licatio n   th r o u g h p u t c a n   b e  ca lcu lated   u s in g   ( 2 ) .     ℎ  ℎ   (     ) =                 (    ) × 8 × 1000       (     )                    ( 2 )             Fig u r e  4 .   Simu latio n   s etu p       T ab le  2 .   Simu latio n   p ar am eter s   S i mu l a t i o n   p a r a m e t e r s   V a l u e s   S i mu l a t o r   N e t si m   v 1 3 . 3   N e t w o r k   c o v e r a g e   a r e a   5 0 0 m *   5 0 0 m   N e t w o r k   p r o t o c o l   R P L   N u mb e r   o f   n o d e s   1 0 0   N o d e   t y p e   W i r e l e ss Se n s o r   N u mb e r   o f   ma l i c i o u s   n o d e s   1 0 ,   2 0 ,   3 0 ,   4 0 ,   5 0   S i mu l a t i o n   t i me   3 6 0 0   se c o n d s   M A C _ l a y e r   p r o t o c o l   I EEE  8 0 2 . 1 5 . 4   Tr a n s p o r t   p r o t o c o l   UDP   Tr a f f i c   S e n s o r   A p p   D a t a   r a t e   3 0 7 2   b p s   P a c k e t   si z e   6 4   B y t e s   I n t e r - a r r i v a l   t i m e   1 6 6 6 6 6   µ se c o n d s   Tr a n sm i ssi o n   r a n g e     5 0   m       Av er ag e  E 2 E   d elay   m ea s u r e s   th e  tim e  it  ta k es  f o r   d ata   to   b e  tr an s m itted   f r o m   a   s o u r ce   t o   a   d esti n atio n   ac r o s s   a   n etwo r k ,   in clu d in g   all  d elay s   i n cu r r ed   alo n g   t h e  way .   I n   NetSim ,   th e   av er ag e   E 2 E   d elay   is   th e  tim e  p ac k ets tak e  b etwe en   Ap p licatio n Out   an d   Ap p licat io n In   tim e  an d   is   g i v en   ( 3 ) .         2       (     ) = ( −    ) × 1000                                                               ( 3 )     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I AE S  I n t  J   R o b   &   A u to m   I SS N:   2722 - 2 5 8 6         N A P LAM:   a   n o ve l le d g er - b a s ed   a lg o r ith m  fo r   d etec tio n   a n d   mitig a tio n   …   ( A ksh a y a   Dh in g r a )   253   E n er g y   co n s u m ed   ( E C )   r ef e r s   to   th e   r atio   o f   en er g y   c o n s u m ed   b y   an   in d iv i d u al  wir eless   n o d e  to   th e   to tal  n u m b er   o f   n o d es  in   th e  n etwo r k .   I t  is   m ea s u r ed   in   m illi - jo u les  ( m J ) .   T h e  av er a g e  p o wer   co n s u m ed   in   a   n etwo r k   d e p en d s   o n   v ar io u s   f ac to r s ,   s u ch   as  th e  n etwo r k   t o p o lo g y ,   th e  n u m b er   o f   n o d es,  th e  ty p e  o f   s en s o r s   u s ed ,   th e  ap p licatio n ,   an d   th e  co m m u n icatio n   p r o to co l u s ed ,   an d   is   g iv en   b y   ( 4 ) .                  (     ) = ∑            0                 ( 4 )     Dete ctio n   Acc u r ac y   is   th e  r atio   o f   th e  n u m b er   o f   n o d e s   co r r ec tly   id en tifie d   as  illeg itima te  o r   m alicio u s   n o d es  to   th e   to tal  n u m b er   o f   m alicio u s   n o d es in   th e  n etwo r k .   I t c an   b e  ca lcu lated   u s in g   ( 5 ) .           =            ℎ                                      ℎ      ( 5 )     3 . 2 .     Co m pa ra t iv e  a na ly s is   T h is   s ec tio n   p er f o r m s   a  co m p ar ativ e  an aly s is   o f   s im u latio n   r esu lts   f o r   p r o p o s ed   NAPL AM - R PL,   RF - T r u s t,  an d   So S - R PL  s ch e m es.  T h is   ev alu atio n   o f   r esu lt s   is   d o n e  b ased   o n   p er f o r m an c e  m etr ics,  i.e . ,   PDR ,   th r o u g h p u t ,   E 2 E   d elay ,  en e r g y   co n s u m p tio n ,   an d   d etec tio n   a cc u r ac y .   Fig u r e  5   d ep icts   th e  p ac k et  d eliv er y   r ate  ( PDR )   f o r   NAPL AM - R PL,   R F - T r u s t,  So S - R P L ,   C - T r u s t,  I NT I ,   an d   h ea r t b ea t  alg o r it h m   at  v ar y in g   m alicio u s   n o d es  f r o m   1 0   to   5 0 .   I t  is   o b s er v e d   th at  th e  m ax im u m   PDR   f o r   th e  p r o p o s ed   NAPL AM - R PL  s ch em e  is   9 6 . 6 9 %  i n   co m p ar is o n   with   9 3 . 2 %  in   t h e  ca s e  o f   R F - T r u s t,   8 6 . 1 8 %  f o r   So S - R PL ,   8 7 . 7 %  f o r   C - T r u s t,  8 3 . 1 9 %  f o r   I NT I   an d   7 9 . 8 %  f o r   Hea r tb ea t  alg o r ith m   r esp ec tiv ely .   T h e  p r o p o s ed   ap p r o ac h   b lac k lis ts   th e  m alicio u s   n o d es  f r o m   th e  R PL - DODA G  f o r m at io n .   T h e r ef o r e ,   th e   av er ag e  ca lcu lated   PDR   in   th e  ca s e  o f   NAPL AM - R PL  i s   8 7 . 4 3 %,  wh ile  th e   av er ag e  PDR s   f o r   R F - T r u s t,   So S - R PL,   C - T R U ST,   I NT I ,   an d   Hea r t b ea t  alg o r ith m   ar e   8 1 . 7 2 %,   7 4 . 2 7 %,   7 4 . 9 7 %,   7 1 . 4 7 %  an d   6 8 . 6 2 %.  Hen ce ,   NAPL AM - R PL   d eliv er s   5 . 7 1 %,  1 3 . 1 6 %,  1 2 . 4 6 %,   1 5 . 9 6   an d   1 8 . 8 1 %  m o r e  a v er ag e  p ac k ets  in   co m p ar is o n   t o   R F - T r u s t,  So S - R PL,   C - T r u s t,  I NT I ,   an d   Hea r tb ea t a lg o r ith m ,   r esp ec tiv ely .           Fig u r e  5 .   PDR   v /s   n u m b e r   o f   m alicio u s   n o d es       Fig u r e  6   d ep icts   th e   th r o u g h p u t  ( in   Kb p s )   w. r . t.   n u m b e r   o f   m alicio u s   n o d es  f o r   th e   p r o p o s ed   s ch em e,   R F - T r u s t,  So S - R PL,   I NT I ,   C - T R UST,   an d   Hea r tb e at  alg o r ith m .   I t  is   o b s er v ed   f r o m   th e  f i g u r e  th at   th r o u g h p u t  f o r   all  th e  s ce n ar i o s   d ec r ea s es  g r ad u ally   with   a n   in cr ea s e  in   th e  n u m b er   o f   m alicio u s   n o d es.  As  NAPL AM - R PL  u s es  a  r an k - b ased   p r e d ictio n   s ch em e   to   d etec t  s in k h o le  n o d es,  th is   s ch em e  ca n   ac h iev e  a   m ax im u m   th r o u g h p u t  o f   3 0 3 2   Kb p s   f o r   a   n etwo r k   with   ten   s in k h o le  n o d es.  Me a n wh ile,   th e  R F - T r u s t  So S - R PL,   C - T R UST,   I NT I   an d   h ea r tb ea t  alg o r ith m   la g s   b eh i n d ,   h a v in g   th r o u g h p u t   r ates  o f   2 8 7 7 ,   2 5 2 0 ,   2 6 0 8 ,   2 3 7 6 ,   2 1 0 3   Kb p s ,   r esp ec tiv ely .   T h er ef o r e,   th e  p r o p o s ed   s ch em e  d eliv er s   a  m ax im u m   p ay lo ad   to   t h e  d esti n atio n   co m p a r ed   to   o th er   s ch em es.   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 7 2 2 - 2 5 8 6   I AE S  I n t  J   R o b   &   A u to m ,  Vo l .   14 ,   No .   2 ,  J u n e   20 2 5 :   248 - 2 59   254   T h e  im p ac t   o f   th e   av er a g e  E 2 E   d ela y   ( i n   m icr o s ec o n d s )   w. r . t   n u m b er   o f   m alicio u s   n o d es  is   illu s tr ated   in   Fig u r e  7 .   I t  is   o b s er v ed   th at  th e  p r o p o s ed   s ch em e  h as  th e  lo west  d elay   as  it  ca n   d etec t   an d   b lack lis t  s in k h o le  n o d es  ea r lie r   th an   o th er   m o d els.  T h e  a v er a g e  d elay   f o r   th e  NAPL AM - R PL  lies   in   th e  r a n g e   o f   ( 1 7 2 9 . 5   to   2 8 0 9   µsec)   in   c o m p ar is o n   with   ( 2 6 4 7   to   3 1 2 0   µsec)   f o r   R F - T r u s t,  ( 2 7 8 9 - 3 2 6 1   µsec)   f o r   So S - R PL,   ( 2 8 7 9 - 3 2 6 1   µsec)   f o r   I NT I ,   ( 3 0 1 2 - 3 4 6 4   µsec)   f o r   C - T R UST  an d   ( 3 2 0 4   to   3 5 5 0   µsec)   f o r   Hea r tb ea t  alg o r ith m .   T h er ef o r e,   th e  p r o p o s ed   alg o r ith m   tak es less   tim e   to   d etec t sin k h o le  n o d es th a n   o th er   s ch em es.           Fig u r e  6 .   T h r o u g h p u t v /s   n u m b er   o f   m alicio u s   n o d es           Fig u r e  7 .   Av e r ag e  E 2 E   d elay   v /s   n u m b er   o f   m alicio u s   n o d es       T h e  en er g y   co n s u m e d   b y   all  t h e  s ch em es  w. r . t.   an d   th e  n u m b er   o f   m alicio u s   n o d es  is   illu s tr ated   in   Fig u r e  8 .   T h e  f i g u r e   s h o ws  th at  th e  e n er g y   co n s u m ed   ( in   m i llij o u les(m J ) )   b y   th e   s en s o r   n o d es  in   ea c h   s ch em e   in cr ea s es  p r o p o r tio n ally   with   th e  n u m b e r   o f   m alicio u s   n o d es  f r o m   1 0   t o   5 0 .   T h e  p r o p o s ed   NAPL AM - R PL   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I AE S  I n t  J   R o b   &   A u to m   I SS N:   2722 - 2 5 8 6         N A P LAM:   a   n o ve l le d g er - b a s ed   a lg o r ith m  fo r   d etec tio n   a n d   mitig a tio n   …   ( A ksh a y a   Dh in g r a )   255   alg o r ith m   is   en er g y - ef f icien t  a s   it  u s e s   en er g y   in   th e  r an g e  o f   4 4 . 2   to   5 3 . 8 5   m J ,   in   co m p ar i s o n   with   R F - T r u s t,   So S - R PL,   I NT I ,   C - T r u s t  an d   Hea r tb ea t  alg o r ith m   wh ich   c o n s u m es  en er g y   r a n g in g   f r o m   ( 6 3 . 5 7   t o   7 6 . 9 9   m J ) ,   ( 6 6 . 3 6   to   8 5 . 8   m J ) ,   ( 1 2 2 . 6 5   t o   1 2 6 . 8 5   m J ) ,   ( 1 3 1 . 5 4   to   1 6 1 . 3 9   m J )   an d   ( 1 3 5 . 2 5   to   1 8 1 . 2 2 m J ) .   T h e  av er a g e  en er g y   co n s u m ed   b y   s en s o r   n o d es  f o r   NAPL AM - R PL  is   ( 4 8 . 4 1   m J ) ,   R F - T r u s t  is   ( 6 9 . 2 7   m J ) ,   So S - R PL  i s   ( 7 3 . 5 7   m J ) ,   I NT I   is   ( 1 2 4 . 7 7   m J ) ,   C - T R UST  is   ( 1 4 5 . 8 8   m J )   an d   Hea r tb ea t  alg o r ith m   is   ( 1 5 4 . 6 3 6   m J )   r esp ec tiv ely .   T h er e f o r e,   it  is   o b s er v ed   t h at  th e  p r o p o s ed   NAPL AM - R PL  co n s u m es  3 0 %,  3 4 . 8 5 %,  6 1 . 2 %,  6 6 . 8 % a n d   6 8 . 6 9 % less   en er g y   th an   R F - T r u s t,  So S - R PL,   I NT I ,   C - T r u s t a n d   Hea r t b ea t a lg o r ith m s .   Fig u r e  9   s h o ws  th e  d etec tio n   ac cu r ac y   ( %)  o f   all  th e  alg o r it h m s ,   i.e . ,   p r o p o s ed   NAPL AM - R PL,   R F - T r u s t,  So S - R PL,   I NT I ,   C - T r u s t,  an d   Hea r tb ea t  alg o r ith m   w. r . t.  th e  n u m b er   o f   m alicio u s   n o d es.  T h e  g r ap h   s h o ws  th at  d etec tio n   ac cu r ac y   r ed u ce s   p r o p o r tio n ally   with   th e  in cr ea s e  in   s in k h o le  n o d es.  T h e  m ax im u m   d etec tio n   ac cu r ac y   o f   th e  p r o p o s ed   NAPL AM - R PL  is   9 8 . 5 %  in   a  n etwo r k   with   ten   m alicio u s   n o d es.   Me an wh ile,   th e  o th er   s ch em es,  i.e . ,   R F - T r u s t,  So S - R PL,   I NT I ,   C - T r u s t,  an d   Hea r tb e at  alg o r ith m ,   wer e   9 7 . 2 %,  9 6 . 5 %,  9 5 . 3 5 %,  9 2 . 9 %,  an d   8 6 . 3 2 %,   r esp ec tiv ely .   T h er ef o r e,   th e   o v e r all  d etec t io n   ac cu r ac y   o f   th e   p r o p o s ed   s ch em e  is   h ig h e r   th a n   th at  o f   t h e  o th e r   s ch em es.            Fig u r e  8 .   E n er g y   co n s u m p tio n   v /s   n u m b er   o f   m alicio u s   n o d e s           Fig u r e  9 .   Dete ctio n   ac c u r ac y   v /s   n u m b er   o f   m alicio u s   n o d es   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 7 2 2 - 2 5 8 6   I AE S  I n t  J   R o b   &   A u to m ,  Vo l .   14 ,   No .   2 ,  J u n e   20 2 5 :   248 - 2 59   256   T h e  ex p er im en tal  r esu lts   s h o w  th at  th e   p r o p o s ed   NAPL AM - R PL  f r am ewo r k   o u tp e r f o r m s   o th e r   s ch em es,  i.e . ,   R F - T r u s t,  So S - R PL,   I NT I ,   C - T r u s t,  an d   Hea r tb ea t  alg o r ith m   r eg a r d in g   PDR   wh en   th e  n u m b e r   o f   m alicio u s   n o d es  is   v ar ied   b etwe en   1 0   an d   5 0 .   T h e  NAPL AM - R PL  f r am ewo r k   ac h iev e d   a  m ax im u m   PDR   o f   9 6 . 6 9 %,  w h ich   is   h ig h er   th an   th e  PDR s   o f   R F - T r u s t  ( 9 3 . 2 %),   So S - R PL  ( 8 6 . 1 8 %),   C - T r u s t  ( 8 7 . 7 %),   I NT I   ( 8 3 . 1 9 %)  an d   Hea r tb ea t  alg o r ith m   ( 7 9 . 8 %)  r esp ec tiv ely .   I n   ad d itio n ,   th e  p r o p o s ed   f r am e wo r k   also   s h o wed   h ig h er   t h r o u g h p u t,  lo wer   en d - to - en d   d elay ,   an d   lo wer   en e r g y   co n s u m p tio n   co m p a r ed   t o   th e  o th er   s ch em es.  T h e  d etec tio n   ac cu r ac y   o f   NAPL AM - R PL  was  also   h ig h er   t h an   o th er   s ch em es,  wh ich   in d icate s   its   ef f ec tiv en ess   in   id en tify in g   a n d   b lack lis tin g   m alicio u s   s in k h o le  n o d es  f r o m   R PL - DODA G  f o r m atio n .   T h e   ex p er im en tal  r esu lts   p r o v e  th at  th e  NAPL AM - R PL  f r am ewo r k   is   a  p r o m is in g   s o lu tio n   f o r   p r o v id i n g   s ec u r e   an d   r eliab le  co m m u n icatio n s   in   I o T   n etwo r k s .       4.   CO NCLU SI O N   T h is   ar ticle  p r esen ts   a  n o v el   NAPL AM - R PL  f r am ewo r k   f o r   d etec tin g   an d   m itig atin g   m u lti - n o d e   s in k h o le  attac k s   in   r eso u r ce - c o n s tr ain ed   I o T   n etwo r k s .   T h e   p r o p o s ed   f r am ew o r k   is   b ased   o n   led g e r   cr ea tio n   an d   p r o v id es  a  tr u s t - b ased   m ec h an is m   to   id en tify   an d   b la ck lis t  m alicio u s   n o d es  f r o m   th e  R PL - DODA G   f o r m atio n .   T h e  r esu lts   s h o w  th at  th e  p r o p o s ed   NAPL AM - R PL  f r am ewo r k   p r o v id es  th e   h ig h est  d etec tio n   ac cu r ac y   ( 9 8 . 5 %),   PDR   ( 9 5 . 8 3 %),   an d   th r o u g h p u t   ( 3 0 3 2   K b p s )   in   co m p a r is o n   with   th e  e x is tin g   s ch em es,  i.e . ,   RF - T r u s t,  So S - R PL,   I NT I ,   C - T r u s t  an d   h ea r tb ea t  alg o r ith m .   T h e  ar ticle  also   p r o v id es  v al u ab le  in s ig h ts   in to   th e  cu r r e n t  s tate - of - th e - a r t  s in k h o le  attac k   d etec tio n   an d   m itig atio n   in   I o T   n etwo r k s   an d   co n tr ib u tes   s ig n if ican tly   to   ad v an cin g   s ec u r ity   in   I o T   n etwo r k s .   T h e  N APLA M - R PL  f r am ewo r k   is   a  p r o m is in g   s o lu tio n   f o r   p r o v id in g   s ec u r e   an d   r elia b le  co m m u n icatio n s   i n   I o T   n e two r k s   v u l n er ab le   to   s in k h o le  attac k s .   As  a  f u t u r e   ex ten s io n   o f   th is   wo r k ,   we   will  f u r th er   en h a n ce   th e   r o b u s tn ess   an d   ap p licab ilit y   o f   th e  NAPL AM - R P L   alg o r ith m   in   d iv er s e  I o T   en v ir o n m en ts ,   u ltima tely   lead in g   to   b etter   p r o tectio n   ag ain s t  a  b r o ad er   r a n g e  o f   s ec u r ity   th r ea ts .       ACK NO WL E DG M E N T S   I   wo u ld   lik e  to   ex p r ess   m y   d ee p est  g r atitu d e   to   all   th o s e  wh o   h av e  c o n tr ib u ted   t o   t h e  s u cc ess     o f   th is   r esear c h .   I   e x p r ess   m y   h ea r tf elt  g r atitu d e  to   Dr .   An il  San g wan ,   f o r   h is   in v al u ab le  g u id an ce ,   in   wr itin g   th e  co m p ar ativ e  a n aly s is   s ec ti o n   o f   th is   r esear ch   p a p er .   I   w o u ld   also   lik e  to   ac k n o wled g e   th e  ed ito r ial  team ’ s   an d   r ev iewe r ’ s   co n tr ib u tio n s ,   wh ich   s tr en g th en e d   th e  clar ity   an d   co n s is ten cy   o f   th is   r esear ch   p ap er .       F UNDING   I NF O R M A T I O N   No   f u n d in g   was r ec eiv e d   to   as s is t w i th   p r ep ar in g   th is   m an u s cr ip t.       AUTHO R  CO NT RI B UT I O NS ST A T E M E N T   T h is   jo u r n al  u s es  th e  C o n tr ib u to r   R o les  T ax o n o m y   ( C R ed iT)   to   r ec o g n ize  in d iv id u al  au th o r   co n tr ib u tio n s ,   r ed u ce   au th o r s h ip   d is p u tes,  an d   f ac ilit ate  co llab o r atio n .     Na m e  o f   Aut ho r   C   M   So   Va   Fo   I   R   D   O   E   Vi   Su   P   Fu   Ak s h ay a  Dh in g r a   ✓   ✓   ✓   ✓   ✓   ✓   ✓   ✓   ✓   ✓   ✓     ✓   ✓   Vik as Sin d h u           ✓   ✓         ✓     ✓       L ak s h ay   Dh in g r a     ✓   ✓   ✓   ✓         ✓     ✓           C   :    C o n c e p t u a l i z a t i o n   M   :    M e t h o d o l o g y   So   :    So f t w a r e   Va   :    Va l i d a t i o n   Fo   :    Fo r mal   a n a l y s i s   I   :    I n v e s t i g a t i o n   R   :    R e so u r c e s   D   :   D a t a   C u r a t i o n   O   :   W r i t i n g   -   O r i g i n a l   D r a f t   E   :   W r i t i n g   -   R e v i e w   &   E d i t i n g   Vi   :    Vi su a l i z a t i o n   Su   :    Su p e r v i s i o n   P   :    P r o j e c t   a d mi n i st r a t i o n   Fu   :    Fu n d i n g   a c q u i si t i o n         CO NF L I C T   O F   I N T E R E S T   ST A T E M E NT   Au th o r s   s tate  n o   co n f lict o f   in t er est.       Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I AE S  I n t  J   R o b   &   A u to m   I SS N:   2722 - 2 5 8 6         N A P LAM:   a   n o ve l le d g er - b a s ed   a lg o r ith m  fo r   d etec tio n   a n d   mitig a tio n   …   ( A ksh a y a   Dh in g r a )   257   DATA AV AI L AB I L I T Y   T h e  d ata  s u p p o r tin g   th is   s tu d y ' s   f in d in g s   ar e  a v ailab le  f r o m   th e  c o r r esp o n d in g   au t h o r ,   Ak s h ay a  Dh in g r a,   u p o n   r ea s o n a b le  r eq u est.       RE F E R E NC E S   [ 1 ]   S .   S h a n m u g a m ,   V .   M u t h u   G a n e sh a n ,   K .   P r a t h a p c h a n d r a n ,   a n d   T .   J a n a n i ,   “ M i t i g a t i n g   b l a c k   h o l e   a t t a c k s   i n   r o u t i n g   p r o t o c o l s  u s i n g   a   m a c h i n e   l e a r n i n g - b a s e d   t r u s t   m o d e l , ”   I n t e r n a t i o n a l   J o u r n a l   o f   S o c i o t e c h n o l o g y   a n d   K n o w l e d g e   D e v e l o p m e n t ,   v o l .   1 4 ,   n o .   1 ,   p p .   1 – 2 3 ,   O c t .   2 0 2 2 ,   d o i :   1 0 . 4 0 1 8 / I J S K D . 3 1 0 0 6 7 .   [ 2 ]   A .   S e y f o l l a h i   a n d   A .   G h a f f a r i ,   “ A   r e v i e w   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 ms   i n   R P L   r o u t i n g   p r o t o c o l   b a s e d   o n   m a c h i n e   l e a r n i n g   f o r   I n t e r n e t   o f   T h i n g s   a p p l i c a t i o n s , ”   W i r e l e s s   C o m m u n i c a t i o n s   a n d   Mo b i l e   C o m p u t i n g ,   v o l .   2 0 2 1 ,   n o .   1 ,   J a n .   2 0 2 1 ,   d o i :   1 0 . 1 1 5 5 / 2 0 2 1 / 8 4 1 4 5 0 3 .   [ 3 ]   M .   F .   E l r a w y ,   A .   I .   A w a d ,   a n d   H .   F .   A .   H a m e d ,   “ 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   f o r   I o T - b a s e d   s m a r t   e n v i r o n m e n t s :   a   su r v e y , ”   J o u r n a l   o f   C l o u d   C o m p u t i n g ,   v o l .   7 ,   n o .   1 ,   D e c .   2 0 1 8 ,   d o i :   1 0 . 1 1 8 6 / s 1 3 6 7 7 - 0 1 8 - 0 1 2 3 - 6.   [ 4 ]   G .   S h a r m a ,   J .   G r o v e r ,   a n d   A .   V e r m a ,   “ P e r f o r m a n c e   e v a l u a t i o n   o f   mo b i l e   R P L - b a s e d   I o T   n e t w o r k s   u n d e r   v e r s i o n   n u m b e r   a t t a c k , ”   C o m p u t e r   C o m m u n i c a t i o n s ,   v o l .   1 9 7 ,   p p .   1 2 – 2 2 ,   J a n .   2 0 2 3 ,   d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . c o m c o m . 2 0 2 2 . 1 0 . 0 1 4 .   [ 5 ]   J .   C .   S .   S i c a t o ,   S .   K .   S i n g h ,   S .   R a t h o r e ,   a n d   J .   H .   P a r k ,   “ A   c o mp r e h e n s i v e   a n a l y s e s   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   f o r   I o T  e n v i r o n m e n t , ”   J o u r n a l   o f   I n f o r m a t i o n   P r o c e s s i n g   S y s t e m s ,   v o l .   1 6 ,   n o .   4 ,   p p .   9 7 5 – 9 9 0 ,   2 0 2 0 ,   d o i :   1 0 . 3 7 4 5 / J I P S . 0 3 . 0 1 4 4 .   [ 6 ]   K .   P r a t h a p c h a n d r a n   a n d   T .   J a n a n i ,   “ A   t r u s t   a w a r e   s e c u r i t y   m e c h a n i s m   t o   d e t e c t   s i n k h o l e   a t t a c k   i n   R P L - b a s e d   I o T  e n v i r o n m e n t   u s i n g   r a n d o m   f o r e s t   –   R F T R U S T , ”   C o m p u t e r   N e t w o r k s ,   v o l .   1 9 8 ,   p .   1 0 8 4 1 3 ,   O c t .   2 0 2 1 ,   d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . c o m n e t . 2 0 2 1 . 1 0 8 4 1 3 .   [ 7 ]   M .   Z a m i n k a r   a n d   R .   F o t o h i ,   “ S o S - R P L :   s e c u r i n g   i n t e r n e t   o f   t h i n g s   a g a i n s t   s i n k h o l e   a t t a c k   u s i n g   R P L   p r o t o c o l - b a s e d   n o d e   r a t i n g   a n d   r a n k i n g   m e c h a n i s m , ”   W i r e l e s s   P e r s o n a l   C o m m u n i c a t i o n s ,   v o l .   1 1 4 ,   n o .   2 ,   p p .   1 2 8 7 – 1 3 1 2 ,   M a y   2 0 2 0 ,   d o i :   1 0 . 1 0 0 7 / s 1 1 2 7 7 - 020 - 0 7 4 2 1 - z.   [ 8 ]   J .   P a c h e c o   a n d   S .   H a r i r i ,   “ A n o m a l y   b e h a v i o r   a n a l y s i s   f o r   I o T   s e n s o r s , ”   T r a n s a c t i o n s   o n   E m e r g i n g   T e l e c o m m u n i c a t i o n s  T e c h n o l o g i e s ,   v o l .   2 9 ,   n o .   4 ,   M a y   2 0 1 8 ,   d o i :   1 0 . 1 0 0 2 / e t t . 3 1 8 8 .   [ 9 ]   E .   G a r c i a   R i b e r a ,   B .   M a r t i n e z   A l v a r e z ,   C .   S a m u e l ,   P .   P .   I o u l i a n o u ,   a n d   V .   G .   V a s s i l a k i s ,   “ A n   i n t r u s i o n   d e t e c t i o n   s y s t e m   f o r   R P L - b a s e d   I o T   n e t w o r k s , ”   E l e c t r o n i c s   ( S w i t z e r l a n d ) ,   v o l .   1 1 ,   n o .   2 3 ,   p .   4 0 4 1 ,   D e c .   2 0 2 2 ,   d o i :   1 0 . 3 3 9 0 / e l e c t r o n i c s1 1 2 3 4 0 4 1 .   [ 1 0 ]   P .   S .   N a n d h i n i ,   S .   K u p p u s w a m i ,   S .   M a l l i g a ,   a n d   R .   D e v i P r i y a ,   “ A   l i g h t w e i g h t   e n e r g y - e f f i c i e n t   a l g o r i t h m   f o r   m i t i g a t i o n   a n d   i s o l a t i o n   o f   i n t e r n a l   r a n k   a t t a c k e r s   i n   R P L   b a s e d   I n t e r n e t   o f   T h i n g s , ”   C o m p u t e r   N e t w o r k s ,   v o l .   2 1 8 ,   p .   1 0 9 3 9 1 ,   D e c .   2 0 2 2 ,   d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . c o m n e t . 2 0 2 2 . 1 0 9 3 9 1 .   [ 1 1 ]   S .   D e s h m u k h - B h o s a l e   a n d   S .   S .   S o n a v a n e ,   “ A   r e a l - t i m e   i n t r u s i o n   d e t e c t i o n   s y s t e m   f o r   w o r m h o l e   a t t a c k   i n   t h e   R P L   b a s e d   i n t e r n e t   o f   t h i n g s , ”   P ro c e d i a   Ma n u f a c t u r i n g ,   v o l .   3 2 ,   p p .   8 4 0 – 8 4 7 ,   2 0 1 9 ,   d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . p r o m f g . 2 0 1 9 . 0 2 . 2 9 2 .   [ 1 2 ]   A .   L e ,   J .   L o o ,   K .   K .   C h a i ,   a n d   M .   A i a s h ,   “ A   s p e c i f i c a t i o n - b a s e d   I D S   f o r   d e t e c t i n g   a t t a c k s   o n   R P L - b a s e d   n e t w o r k   t o p o l o g y , ”   I n f o r m a t i o n   ( S w i t z e r l a n d ) ,   v o l .   7 ,   n o .   2 ,   p .   2 5 ,   M a y   2 0 1 6 ,   d o i :   1 0 . 3 3 9 0 / i n f o 7 0 2 0 0 2 5 .   [ 1 3 ]   S .   M .   M u z a m m a l ,   R .   K .   M u r u g e s a n ,   N .   Z .   J h a n j h i ,   M .   H u m a y u n ,   A .   O .   I b r a h i m ,   a n d   A .   A b d e l m a b o u d ,   “ A   t r u s t - b a s e d   m o d e l   f o r   s e c u r e   r o u t i n g   a g a i n s t   R P L   a t t a c k s   i n   I n t e r n e t   o f   T h i n g s , ”   S e n s o r s ,   v o l .   2 2 ,   n o .   1 8 ,   p .   7 0 5 2 ,   S e p .   2 0 2 2 ,   d o i :   1 0 . 3 3 9 0 / s 2 2 1 8 7 0 5 2 .   [ 1 4 ]   M .   D .   A l s h e h r i   a n d   F .   K .   H u s s a i n ,   “ A   f u z z y   s e c u r i t y   p r o t o c o l   f o r   t r u s t   m a n a g e m e n t   i n   t h e   i n t e r n e t   o f   t h i n g s   ( F u z z y - I o T ) , ”   C o m p u t i n g ,   v o l .   1 0 1 ,   n o .   7 ,   p p .   7 9 1 – 8 1 8 ,   D e c .   2 0 1 9 ,   d o i :   1 0 . 1 0 0 7 / s 0 0 6 0 7 - 0 1 8 - 0 6 8 5 - 7.   [ 1 5 ]   E .   V   A b h i n a y a   a n d   B .   S u d h a k a r ,   “ A   s e c u r e   r o u t i n g   p r o t o c o l   f o r   l o w   p o w e r   a n d   l o s s y   n e t w o r k s   b a s e d   6 L o W P A N   n e t w o r k s  t o   m i t i g a t e   D I S   f l o o d i n g   a t t a c k s , ”   J o u r n a l   o f   A m b i e n t   I n t e l l i g e n c e   a n d   H u m a n i z e d   C o m p u t i n g ,   Ja n .   2 0 2 1 ,   d o i :   1 0 . 1 0 0 7 / s 1 2 6 5 2 - 020 - 0 2 8 0 4 - 3.   [ 1 6 ]   S .   T a h i r ,   S .   T .   B a k h s h ,   a n d   R .   A .   A l s e m m e a r i ,   “ A n   i n t r u s i o n   d e t e c t i o n   s y s t e m   f o r   t h e   p r e v e n t i o n   o f   a n   a c t i v e   s i n k h o l e   r o u t i n g   a t t a c k   i n   I n t e r n e t   o f   t h i n g s , ”   I n t e r n a t i o n a l   J o u r n a l   o f   D i s t r i b u t e d   S e n s o r   N e t w o r k s ,   v o l .   1 5 ,   n o .   1 1 ,   p .   1 5 5 0 1 4 7 7 1 9 8 8 9 9 0 ,   N o v .   2 0 1 9 ,   d o i :   1 0 . 1 1 7 7 / 1 5 5 0 1 4 7 7 1 9 8 8 9 9 0 1 .   [ 1 7 ]   T .   u l   H a s s a n ,   M .   A s i m ,   T .   B a k e r ,   J .   H a s s a n ,   a n d   N .   T a r i q ,   “ C T r u s t - R P L :   A   c o n t r o l   l a y e r - b a s e d   t r u s t   m e c h a n i s m   f o r   s u p p o r t i n g   s e c u r e   r o u t i n g   i n   r o u t i n g   p r o t o c o l   f o r   l o w   p o w e r   a n d   l o s sy   n e t w o r k s - b a s e d   I n t e r n e t   o f   T h i n g s   a p p l i c a t i o n s , ”   T r a n s a c t i o n s   o n   E m e r g i n g   T e l e c o m m u n i c a t i o n s   T e c h n o l o g i e s ,   v o l .   3 2 ,   n o .   3 ,   J a n .   2 0 2 1 ,   d o i :   1 0 . 1 0 0 2 / e t t . 4 2 2 4 .   [ 1 8 ]   M .   S u r e n d a r   a n d   A .   U m a m a k e s w a r i ,   “ I n D R e S :   A n   i n t r u s i o n   d e t e c t i o n   a n d   r e s p o n s e   s y s t e m   f o r   I n t e r n e t   o f   T h i n g s   w i t h   6 L o W P A N , ”   i n   P r o c e e d i n g s   o f   t h e   2 0 1 6   I E E 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   W i r e l e s s   C o m m u n i c a t i o n s ,   S i g n a l   P r o c e s s i n g   a n d   N e t w o r k i n g ,   W i S P N E T   2 0 1 6 ,   M a r .   2 0 1 6 ,   p p .   1 9 0 3 – 1 9 0 8 .   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / W i S P N E T . 2 0 1 6 . 7 5 6 6 4 7 3 .   [ 1 9 ]   P .   B h a l e ,   S .   D e y ,   S .   B i s w a s ,   a n d   S .   N a n d i ,   “ En e r g y   e f f i c i e n t   a p p r o a c h   t o   d e t e c t   s i n k h o l e   a t t a c k   u s i n g   r o v i n g   I D S   i n   6 L o W P A N   n e t w o r k , ”   i n   C o m m u n i c a t i o n s   i n   C o m p u t e r   a n d   I n f o r m a t i o n   S c i e n c e ,   v o l .   1 1 3 9   C C I S ,   S p r i n g e r   I n t e r n a t i o n a l   P u b l i s h i n g ,   2 0 2 0 ,   p p .   1 8 7 – 2 0 7 .   d o i :   1 0 . 1 0 0 7 / 9 7 8 - 3 - 0 3 0 - 3 7 4 8 4 - 6 _ 1 1 .   [ 2 0 ]   C .   C e r v a n t e s ,   D .   P o p l a d e ,   M .   N o g u e i r a ,   a n d   A .   S a n t o s ,   “ D e t e c t i o n   o f   s i n k h o l e   a t t a c k s   f o r   s u p p o r t i n g   se c u r e   r o u t i n g   o n   6 L o W P A N   f o r   I n t e r n e t   o f   T h i n g s , ”   i n   P r o c e e d i n g s   o f   t h e   2 0 1 5   I F I P / I E E E   I n t e r n a t i o n a l   S y m p o s i u m   o n   I n t e g r a t e d   N e t w o rk  M a n a g e m e n t ,   I M   2 0 1 5 ,   M a y   2 0 1 5 ,   p p .   6 0 6 – 6 1 1 .   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / I N M . 2 0 1 5 . 7 1 4 0 3 4 4 .   [ 2 1 ]   M .   M .   I q b a l ,   A .   A h m e d ,   a n d   U .   K h a d a m ,   “ S i n k h o l e   a t t a c k   i n   m u l t i - s i n k   p a r a d i g m :   D e t e c t i o n   a n d   p e r f o r m a n c e   e v a l u a t i o n   i n   R P L   b a s e d   I o T , ”   i n   2 0 2 0   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   C o m p u t i n g   a n d   I n f o r m a t i o n   T e c h n o l o g y ,   I C C I T   2 0 2 0 ,   S e p .   2 0 2 0 ,   p p .   1 – 5 .   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / I C C I T - 1 4 4 1 4 7 9 7 1 . 2 0 2 0 . 9 2 1 3 7 9 7 .   [ 2 2 ]   D .   A i r e h r o u r ,   J .   A .   G u t i e r r e z ,   a n d   S .   K .   R a y ,   “ S e c T r u s t - R P L :   A   s e c u r e   t r u s t - a w a r e   R P L   r o u t i n g   p r o t o c o l   f o r   I n t e r n e t   o f   T h i n g s , ”   F u t u r e   G e n e r a t i o n   C o m p u t e r   S y s t e m s ,   v o l .   9 3 ,   p p .   8 6 0 – 8 7 6 ,   A p r .   2 0 1 9 ,   d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . f u t u r e . 2 0 1 8 . 0 3 . 0 2 1 .   [ 2 3 ]   S .   S a h r a o u i   a n d   N .   H e n n i ,   “ S A M P - R P L :   s e c u r e   a n d   a d a p t i v e   mu l t i p a t h   R P L   f o r   e n h a n c e d   s e c u r i t y   a n d   r e l i a b i l i t y   i n   h e t e r o g e n e o u s   I o T - c o n n e c t e d   l o w   p o w e r   a n d   l o s s y   n e t w o r k s , ”   J o u r n a l   o f   A m b i e n t   I n t e l l i g e n c e   a n d   H u m a n i z e d   C o m p u t i n g ,  v o l .   1 4 ,   n o .   1 ,   p p .   4 0 9 – 4 2 9 ,   M a y   2 0 2 3 ,   d o i :   1 0 . 1 0 0 7 / s 1 2 6 5 2 - 0 2 1 - 0 3 3 0 3 - 9.   [ 2 4 ]   J .   B a k e r ,   S .   C o s s u ,   S .   F o r d ,   C .   S c h o e p p ,   T .   C o p e l a n d ,   a n d   B .   M i l o ,   “ t i d w a l l / h a s h m a p . c :   H a s h   m a p   i m p l e m e n t a t i o n   i n   C , ”   G i t H u b .   h t t p s : / / g i t h u b . c o m / t i d w a l l / h a s h m a p . c   ( a c c e s s e d   J a n .   0 3 ,   2 0 2 4 ) .   [ 2 5 ]   S .   A v s e y e v ,   R .   S t e e n k a mp ,   M .   M .   P e d e r s e n ,   a n d   Y a n g k e . ,   “ a v s e j / h a s h s e t . c :   h a sh   s e t   C   i m p l e m e n t a t i o n , ”   G i t H u b .  h t t p s : / / g i t h u b . c o m / a v s e j / h a s h s e t . c   ( a c c e s s e d   J a n .   0 3 ,   2 0 2 4 ) .     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.