0% Complete
English
صفحه اصلی
/
چهاردهمین کنفرانس بین المللی فناوری اطلاعات و دانش
Dealing with Black-hole Attacks in Inter-vehicle Networks Using the Packet Delivery Rate Algorithm
نویسندگان :
Marzieh Sedighi
1
Mehdi Hamidkhani
2
Mostafa Sadeghi
3
1- دانشگاه آزاد اسلامی واحد دولتآباد
2- دانشگاه آزاد اسلامی واحد اصفهان (خوراسگان)
3- دانشگاه آزاد اسلامی واحد اصفهان (خوراسگان)
کلمات کلیدی :
VANET،Black-hole attack،Packet delivery rate،DABHA-VANET
چکیده :
The VANET is a type of case mobile networks (a decentralized type of wireless networks) which includes moving vehicles as nodes in the network that establishes communication among adjacent vehicles as well as stationary vehicles and equipment which are usually installed along the roads. Therefore, reducing network overhead and traffic and increasing the data transmission security as well as the Packet Delivery Rate (PDR) are the most important issues related to VANETs. One of the most important challenges in the inter-vehicle networks is the presence of security attacks such as black-hole attacks in which the malicious node eliminates data packets and reduces the quality of the network. Therefore, this paper proposes a method to detect and eliminate the black-hole attacks in three phases. The so called DABHA-VANET in the first phase confirms the new join requests and verifies valid vehicles by checking the previous database and number of the steps. In the second phase, it applies the PDR algorithm to detect malicious nodes of the black-hole and then eliminates these nodes from the network and routing. Finally, the NS-2 simulator is used to compare DABHA-VANET with the PFDSA method. The provided results indicated an acceptable performance of the proposed approach.
لیست مقالات
لیست مقالات بایگانی شده
خوشه بندی ویسیلاب های دو آوایی زبان فارسی در کاربرد لب خوانی
مهسا هدایتی پور - دکتر یاسر شکفته - دکتر محسن ابراهیمی مقدم
Customer Churn Prediction Using Data Mining Techniques for an Iranian Payment Application
Olya Rezaeian - Dr ُSeyedhamidreza Shahabi Haghighi - Dr Jamal Shahrabi
COVID-19 Image Retrieval Using Siamese Deep Neural Network and Hashing Technique
Farsad Zamani Boroujeni - Doryaneh Hossein Afshari - Fatemeh Mahmoodi
Effective Design of Reversible 2×2 Vedic Multiplier With Low Cost
Mojtaba Noorallahzadeh - Mohammad Mosleh - Ali Shahidikia
Real-Time EEG-Based Analysis Of Stress-Inducing Stimuli
Mohsen Mahmoudi - Fattaneh Taghiyareh - Yasamin Akhavein - Elnaz Ghorbani
بهبود هزینههای تراکنش در معماری مدیریت زنجیرهی تامین مبتنی بر زنجیرهی بلوکی
مژگان نوروزی نژاد - دکتر زهرا موحدی مژگان نوروزی نژاد - زهرا موحدی -
پیشبینی بازار فارکس با استفاده از نمودار شمعی و شبکهی عصبی GRU
محمدرضا نوروزی - مریم مومنی
طبقه بندی آسیبهای لیگامنت با استفاده از تحلیل تصاویر تشدید مغناطیسی توسط الگوریتمهای یادگیری عمیق
محسن اکبری - دکتر مریم مؤمنی محسن اکبری - مریم مؤمنی -
ParsEL 1.0: Unsupervised Entity Linking in Persian Social Media Texts
Majid Asgari-bidhendi - Farzane Fakhrian - Dr Behrouz Minaei-bidgoli
A qualitative spoofing detection system based on LSTMs for IoMT
Iman Jafarian - Amirmasoud Sepehrian - Siavash Khorsandi
بیشتر
ثمین همایش، سامانه مدیریت کنفرانس ها و جشنواره ها - نگارش 41.3.1