Geri Dön

Evolutionary dynamic optimization for dynamic trust management in vehicular ad hoc networks

Araçsal tasarsız ağlarda dinamik güven yönetimi için evrimsel dinamik eniyileme

PDF İndir

  1. Tez No: 840115
  2. Yazar: MEHMET ASLAN
  3. Danışmanlar: PROF. DR. SEVİL ŞEN AKAGÜNDÜZ
  4. Tez Türü: Doktora
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2023
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Hacettepe Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 129

Özet

Araçsal tasarsız ağlarda (VANET'ler) güven yönetimi, merkezi olmayan, altyapısız ve dinamik olarak değişen topolojileri nedeniyle zorlu bir dinamik eniyileme problemidir. Evrimsel hesaplama (EC) algoritmaları, ortamdaki değişikliklerin bir sonucu olarak meydana gelen biyolojik evrimden ilham aldıkları için dinamik eniyileme problemlerini (DOP'lar) çözmek için iyi adaylardır. Bu çalışmada, VANET'ler için dinamik bir güven yönetimi modeli oluşturmak üzere genetik programlama (GP) algoritması ve evrimsel dinamik eniyileme (EDO) tekniklerinin kullanımını araştırıyoruz. Önerilen dinamik güven yönetimi modeli, sahte bilgi saldırılarını da içeren deneysel senaryoların simülasyonunda araçların ve mesajlarının güvenilirliğini uygun bir şekilde değerlendirir. Simülasyon sonuçları, evrimleşen güven hesaplama formülünün sahte mesajların VANET'ler üzerinde yayılmasını başarıyla engellediğini ve dinamik güven yönetimi modelinin problemdeki değişiklikleri tespit ederek zamanında tepki verdiğini göstermektedir. En iyi evrimleşen formül, ağ trafiğinin ≈ %5'i kötü amaçlı olduğunda, %89,38 Matthews Korelasyon Katsayısı (MCC), %91,81 tespit oranı (DR) ve %1,01 yanlış pozitif oranına (FPR) ulaşır. Formül, ağ trafiğinin ≈ %40'ı kötü amaçlı olduğunda %87,33 MCC, %92,01 DR ve %4,8 FPR elde ederek artan kötü amaçlı iletilere karşı dayanıklılığını gösterir. Önerilen model aynı zamanda gerçek dünya trafik modeli üzerinde çalıştırılmakta ve yüksek MCC ve düşük FPR değerleri elde etmektedir. Bildiğimiz kadarıyla bu çalışma, EC ve EDO teknikleri kullanarak VANET'lerde dinamik güven yönetimi için otomatik olarak bir güven formülü oluşturan ilk uygulamadır.

Özet (Çeviri)

Trust management in vehicular ad hoc networks (VANETs) is a challenging dynamic optimization problem due to their decentralized, infrastructureless, and dynamically changing topology. Evolutionary computation (EC) algorithms are good candidates for solving dynamic optimization problems (DOPs), since they are inspired from the biological evolution that is occurred as a result of changes in the environment. In this study, we explore the use of genetic programming (GP) algorithm and evolutionary dynamic optimization (EDO) techniques to build a dynamic trust management model for VANETs. The proposed dynamic trust management model properly evaluates the trustworthiness of vehicles and their messages in the simulation of experimental scenarios including bogus information attacks. The simulation results show that the evolved trust calculation formula prevents the propagation of bogus messages over VANETs successfully and the dynamic trust management model detects changes in the problem and reacts to them in a timely manner. The best evolved formula achieves 89.38% Matthews Correlation Coefficient (MCC), 91.81% detection rate (DR), and 1.01% false positive rate (FPR), when ≈ 5% of the network traffic is malicious. The formula obtains 87.33% MCC, 92.01% DR, and 4.8% FPR when ≈ 40% of the network traffic is malicious, demonstrating its robustness to increasing malicious messages. The proposed model is also run on a real-world traffic model and obtains high MCC and low FPR values. To the best of our knowledge, this is the first application of EC and EDO techniques that generate a trust formula automatically for dynamic trust management in VANETs.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    506743

    Shape and sizing optimization of steel trusses under dynamic excitations

    Çelik kafeslerin dinamik uyarımlar altında şekil ve boyut optimizasyonu

    FARQAD KAMIL JAWAD JAWAD

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2018

    İnşaat MühendisliğiAtılım Üniversitesi

    İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ SAEID KAZEMZADEH AZAD

  2. Tez No

    512436

    Experiments for design and optimization of thin shell structures

    İnce kabuk strüktürlerin tasarımı ve optimizasyonu üzerine deneyler

    ERENALP SALTIK

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2018

    Mimarlıkİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilişim Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ SEMA ALAÇAM

  3. Tez No

    679546

    Yapay sinir ağları tabanlı kanat optimizasyonu

    Artifical neural network based wing optimization

    BURAK DAM

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2021

    Havacılık MühendisliğiGazi Üniversitesi

    Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. TOLGA PIRASACI

  4. Tez No

    470696

    Enhancing fireworks algorithm for dynamic optimization problems

    Dinamik eniyileme problemleri için havai fişek algoritmasının geliştirilmesi

    HAKAN PEKDEMİR

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2017

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolMarmara Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. HALUK RAHMİ TOPCUOĞLU

  5. Tez No

    353808

    Hyper-heuristics in dynamic environments

    Dinamik ortamlarda üst-sezgiseller

    BERNA KİRAZ

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2014

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. AYŞE ŞİMA ETANER UYAR

Geri Dön