能源效率的异构WSN安全路由：SLBR模型与ECSO比较

本文探讨的是无线传感器网络安全中的一个重要问题，特别是如何通过负载均衡路由模型来提高网络的健壮性和效率。研究者Gousia Thahniyatha、Jayaprasad M.等人，分别来自印度班加罗尔拉吉夫·甘地技术学院、Visvesvaraya技术大学和CMR大学的计算机科学与工程领域，他们在沙特国王大学学报上发表了这篇论文。 无线传感器网络（WSNs）作为物联网（IoT）的关键组成部分，因其在实时数据采集和传输中的广泛应用而备受关注。然而，WSNs的开放部署、有限的能源和缺乏集中管理使得它们易受各种恶意攻击，例如假冒传感器和数据篡改。针对这些问题，研究者提出了一种名为安全负载均衡路由（SLBR）的创新方法，旨在解决能源效率低下、延迟高以及恶意设备影响的问题。 SLBR模型的核心是设计一个基于信任的度量系统，它能够动态评估每个传感器节点的可信度，避免了传统加密和认证方案在资源受限的环境中可能遇到的瓶颈。模型引入了异构分簇的概念，根据节点的信任值和贡献进行动态路由决策，确保信息在最优路径上传输。与现有的基于信任的路由模型，如指数猫群优化（ECSO）相比，SLBR在多个关键性能指标上表现出优势，包括但不限于能量效率、通信开销、吞吐量、组包处理等待时间和恶意传感器设备的误分类率及识别精度。 论文指出，SLBR模型有效地解决了传感器节点状态不稳定的问题，即传感器节点的信任度不会无限制地从好到坏或反向波动。实验结果证实了SLBR在保障网络安全的同时，提高了网络的稳定性和整体性能。此外，文章强调了该研究是在开放访问许可CCBY-NC-ND协议下进行的，这意味着读者可以自由地分享和使用文章内容，但必须遵守特定的条件。 这篇论文对无线传感器网络的网络安全进行了深入的研究，并提出了一种创新的解决方案，对于提高WSNs的可靠性和效率具有实际应用价值，为未来的WSN设计和管理提供了有价值的经验和理论支持。