Su Altı Sensör Ağları için Enerji Verimli İstikrarlı ve Güvenli Bir Haberleşme Tasarımı

Abstract

Sualtı Akustik Sensör Ağları (UASN'ler), geniş uygulama yelpazesi ve gelişmekte olan teknolojisi nedeniyle son zamanlarda bilim insanlarının ilgisini çekmektedir. UASN'lerdeki bir tasarım zorluğu, sensörlerin sınırlı pil kaynağı ve su altı ortamındaki zorlu kanal koşullarının neden olduğu sınırlı ağ ömrü ve zayıf güvenilirliktir. Ayrıca, sensörler gizli dinleme saldırılarına karşı gizlenmesi gereken hassas veriler iletebilir. Belirli bir iletim istikrarı seviyesini korumak için, bu çalışmada paket çoğaltma ve çok yollu yönlendirme yöntemi önerilmiştir. Ancak bu yöntemler gizli dinleme saldırılarını daha kolay hale getirmektedir. Veri güvenliği için kriptografik şifreleme en çok bilinen yöntemlerdendir. Ancak, şifreleme fazladan enerji tüketen ve ağ ömründe azalmaya neden olan ekstra hesaplamalara ihtiyaç duyar. Gizli dinlemeye karşı şifreleme ile birlikte bir karşı önlem olarak, verinin parçalanması ve farklı yollar üzerinden parçalar halinde iletilmesi bu tezde önerilmiştir. Bu zorlukları ele almak adına, çok yollu yönlendirme, paket çoğaltma, şifreleme ve veri parçalamanın ağ ömrü üzerindeki etkilerini analiz etmek için bir optimizasyon çerçevesi geliştirilmiştir. Ancak, önerilen optimizasyon modelinin çözüm süresi oldukça yüksektir ve bazen uygulanabilir çözümler üretememektedir. Bu amaçla, bu çalışmada, optimizasyon modellerine tamamlayıcı yöntemler olarak sualtı düğümlerinin enerji tüketimlerini tahmin etmek için farklı regresyon ve sinir ağı yöntemleri önerilmiştir. Performans değerlendirmeleri, önerilen yöntemlerin oldukça doğru tahminler verdiğini ve UASN'lerde enerji tüketimi tahmini için kullanılabileceğini göstermektedir.

Underwater Acoustic Sensor Networks (UASNs) recently attract scientists because of its wide range of applications and emerging technology. A design challenge in UASN's is the limited network lifetime and poor reliability caused by limited battery supply of sensors and harsh channel conditions in underwater environment. Moreover, sensors might transmit sensitive data that must be disguised against eavesdropping attacks. To maintain a reliability level, packet-duplication and multi-path routing method are suggested, which renders eavesdropping attacks easier. For data security, cryptographic encryption is the most acclaimed method. However, encryption needs extra computations, which consume extra energy and cause a decrease in the network lifetime. As a countermeasure along with encryption against silent listening, fragmenting data and transmitting in pieces over different paths has been proposed. To address these challenges, an optimization framework has been developed to analyze the effects of multi-path routing, packet duplication, encryption, and data fragmentation on network lifetime. However, the solution time of the proposed optimization model is quite high, and sometimes it cannot come up with feasible solutions. To this end, in this study, different regression and neural network methods have been proposed to predict the energy consumptions of underwater nodes as supplementary methods to optimization models. Performance evaluations show that the proposed methods yield remarkably accurate predictions and can be used for energy consumption prediction in UASNs.