I nte rna t io na l J o urna l o f   I nfo rm a t ics a n d Co m m un ica t io n T ec hn o lo g y   ( I J - I CT )   Vo l.  1 5 ,   No .   1 ,   Ma r ch   2 0 2 6 ,   p p .   42 8 ~ 43 7   I SS N:  2 2 5 2 - 8 7 7 6 ,   DOI : 1 0 . 1 1 5 9 1 /iji ct. v 1 5 i 1 . p p 42 8 - 43 7          428       J o ur na l ho m ep a g e :   h ttp : //ij ict. ia esco r e. co m   Reputatio n - enha nced t wo - wa y  hy brid alg o rithm    for det ecting a t tacks  in  W SN       Div y a   B ha ra t hi Selv a ra j ,   Veni  Su n da ra m   D e p a r t me n t   o f   C o mp u t e r   S c i e n c e ,   K a r p a g a m A c a d e m y   o f   H i g h e r   Ed u c a t i o n ,   C o i m b a t o r e ,   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   Oct  1 7 ,   2 0 2 4   R ev is ed   Oct  1 8 ,   2 0 2 5   Acc ep ted   No v   5 ,   2 0 2 5       Wi re les se n so n e two r k (W S N s)  a re   su sc e p ti b le  to   a   v a riety   o a tt a c k s,  su c h   a d a ta  tam p e rin g   a tt a c k s,  b lac k h o le  a tt a c k s,  a n d   g ra y h o le  a tt a c k s,  th a t   c a n   a ffe c th e   re li a b il it y   o c o m m u n ica ti o n .   We  p ro p o se d   a   r e p u tatio n - e n h a n c e d   tw o - wa y   h y b r id   a l g o ri t h m   (RCHA th a u se c ry p t o g ra p h ic  h a sh   fu n c ti o n s   a n d   re p u tatio n - b a se d   tr u st  m a n a g e m e n t   to   d e tec a n d   d e - e sc a lat e   a tt a c k a c c u ra tely .   Th e   RCHA   a lg o rit h m   imp lem e n ts  two   h a sh   fu n c ti o n s   RACE  in te g ri ty   p rimiti v e s’   e v a lu a ti o n   m e ss a g e   d ig e st   (RIP E M D) an d   se c u re   h a sh   a lg o rit h m   (S HA - 3 ),   t o   in it ia te  th e   in te g rit y   c h e c k   fo th e   e n ti re   p a c k e se n a c ro ss   th e   n e two rk .   E v e ry   n o d e   in   th e   WS N t ra c k s a   re p u tati o n   sc o re   fo e a c h   n e ig h b o th e   n o d e   is  c o n n e c ted   to ,   a n d   th is  sc o re   is  d y n a m ica ll y   u p d a te d   b a se d   o n   th e   b e h a v i o o e a c h   n e i g h b o r.   If  a   n e ig h b o r i n g   n o d e ’s  re p u tatio n   d ro p b e lo a   t h re sh o l d ,   t h e   n o d e   is  se n a   m a li c io u sn e ss   d e sig n a ti o n .   At  th a ti m e ,   t h e   n o d e   will   b ro a d c a st  a n   a lert  m e ss a g e   to   it n e ig h b o r in g   n o d e a n d   b e g i n   t o   re ro u te  it d a ta  t h ro u g h   o n e   o i ts  tru ste d   n e ig h b o rs   to   e n su re   th e   re li a b il i ty   o t h e   c o m m u n ica ti o n .   T h e   s imu latio n   re su lt re p o rte d   th a t   th e   RCHA   a lg o rit h m   imp r o v e d   th e   a c c u ra c y   o t h e   a tt a c k   d e tec ti o n   ra te  a n d   t h e   n u m b e o p a c k e ts  d e li v e re d   c o m p a re d   to   trad it io n a a tt a c k   d e tec ti o n   m e t h o d s .   T h e   RCHA   a lg o rit h m   wa a b le  to   m a in tain   l o c o m p u tati o n a l   a n d   e n e rg y   o v e rh e a d   f o r   th e   WS N,   m a k in g   it   a n   a tt ra c ti v e   o p ti o n   f o a   re so u rc e - c o n stra in e d   a p p li c a ti o n   i n   a   WS N.   G iv e n   th e   tren d s t o wa rd m o re   c o ll a b o ra ti v e   n e two rk s,   th e   re p u tati o n   m e c h a n i sm   in   th e   RCHA   a lg o rit h m   imp r o v e th e   o v e ra ll   re li a b il i ty   a n d   c a p a b il i ti e o th e   WS N,  re g a rd les o a d v e rsa ries .   K ey w o r d s :   Dete ctin g   attac k s   Mitig atin g   attac k s   Secu r h ash   alg o r ith m   T wo - way   h y b r id   Alg o r ith m   W ir eles s   s en s o r   n etwo r k s   T h is i 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 :   Div y B h ar ath Selv ar aj   Dep ar tm en t o f   C o m p u ter   Scie n ce Kar p ag a m   Aca d em y   o f   H ig h er   E d u ca tio n   C o im b ato r e,   I n d ia   E m ail: d iy a2 3 n o v @ g m ail. co m       1.   I NT RO D UCT I O N   T h m ain   tex f o r m at   co n s is ts   o f   f lat  lef t - r i g h co l u m n s   o n   A4   p ap er   ( q u a r to ) .   T h m ar g in   tex t   wir eless   s en s o r   n etwo r k s   ( W SN)   ar s p atially   d is tr ib u ted   s en s o r   n o d es  th at  s en s p h y s ical  o r   en v ir o n m en tal  p ar am eter s   an d   c o m m u n icate   th s en s ed   d ata  to   s in k s .   B ein g   d e p lo y ed   in   o p en ,   m o s tly   u n atten d ed   lo ca tio n s ,   W SN s   ar v er y   s u s ce p tib le  to   s ev er al  ty p es  o f   s ec u r ity   attac k s   lik ea v esd r o p p in g ,   d ata  tam p er in g ,   d en ial - of - s er v ice  ( Do S),   an d   n o d c ap tu r attac k s .   T h ese  s ec u r ity   th r e ats  h av m ajo r   im p ac o n   n e two r k   p er f o r m a n ce   an d   in teg r ity   o f   th d ata  o f   u tm o s p r i o r ity   f o r   m ilit a r y ,   h ea lth ca r e,   an d   en v ir o n m en tal  m o n ito r in g   ap p licatio n s   [ 1 ] - [ 6 ] .   E x is tin g   s ec u r ity   s o lu tio n s ,   s u ch   as  cr y p to g r ap h ic  p r o t o co ls ,   r ep r esen m in im u m   r eq u ir em e n f o r   p r o tectin g   d a ta  tr an s m is s io n   b u ten d   to   b in s u f f icien in   co u n ter m ea s u r es  ag ain s in s id er   attac k s   an d   e x tr em ely   d y n am i m alicio u s   ac tiv ities   [ 7 ] - [ 1 1 ] .   R ep u tatio n - b ased   tr u s m a n a g em en h as  b ee n   g o o d   co m p lem en tar y   s o lu tio n   en a b lin g   n o d es  to   m ak e   ju d g m en ts   a b o u t   n eig h b o r s   tr u s o n   th b asis   o f   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J I n f   &   C o m m u n   T ec h n o   I SS N:  2 2 5 2 - 8 7 7 6       R ep u ta tio n - en h a n ce d   tw o - w a y   h yb r id   a lg o r ith fo r   d etec tin g   a tta ck s   in   WS N   ( Divy a   B h a r a th i S elva r a j)   429   ex p er ien ce .   Ne v er th eless ,   r ep u tatio n   s y s tem s   th em s elv es  ar v u ln er a b le  to   f alse  p o s it iv es  an d   ad v a n ce d   attac k s   [ 1 2 ] - [ 1 5 ] .   T o   s u r p ass   t h ese  lim itatio n s ,   h y b r id   m ec h an is m s   in teg r atin g   cr y p to g r ap h ic  v er if icatio n   an d   r ep u tatio n - b ased   tr u s ass ess m en h av b ee n   e x p lo r e d .   T h r ep u tatio n - en h a n ce d   two - w ay   h y b r id   alg o r ith m   ( R C HA)   i s   in tr o d u ce d   t o   ad v a n ce   s ec u r ity   with   two   cr y p to g r ap h ic  h ash   f u n ctio n s ,   R AC E   in teg r ity   p r i m itiv es’  ev alu atio n   m ess ag d ig est  ( R I PEM D)   an d   SHA - 3 ,   f o r   s tr ict  d ata  in te g r i ty   test in g ,   a lo n g   with   d y n am ic   r ep u tatio n   s co r es  f o r   p r ec is e   m alicio u s   n o d id e n tific atio n .   W ith   th u s o f   th ese  a p p r o ac h es,  R C H A   im p r o v es  d etec tio n   ac cu r ac y   an d   r ep els  attac k s   ef f ec tiv e ly   wh ile  m ain tain in g   en e r g y   u s u n d er   c o n tr o l,   cr u cial  in   th s ce n ar i o   o f   th e   a v ailab le  r eso u r c es  in   s en s o r   n o d es.  Desig n ,   d ev elo p m en t,   a n d   test in g   o f   R C HA   u n d er   v ar io u s   W SN  attac k   s t r ateg ies  ar p r esen ted   in   th is   p ap er ,   s h o win g   h o it  ca n   p r o v id e   s ec u r an d   r eliab le  co m m u n icatio n .   T h m ain   co n tr ib u tio n s   ar e:      I n tr o d u ce s   n o v el   two - way   h y b r id   ap p r o ac h   th at  i n teg r ates  cr y p t o g r a p h ic  h ash   f u n ctio n s   ( R I PEM an d   SHA - 3 )   with   d y n a m ic  r ep u tatio n - b ased   s y s tem   to   en h an ce   attac k   d etec tio n   an d   d ata  in te g r ity   in   W SNs .     Dev elo p s   r ea l - tim r ep u tatio n   s co r in g   m ec h an is m   th at  c o n tin u o u s ly   u p d ates  b ased   o n   n o d b eh av io r ,   en ab lin g   ac c u r ate  id en tific atio n   an d   is o latio n   o f   m alicio u s   n o d es.     Pro p o s es  tr u s t - awa r e   r er o u tin g   m eth o d   th at  co llab o r ates  with   h ig h - r ep u tatio n   n eig h b o r in g   n o d es  to   en s u r r eliab le  d ata  d eliv er y   a n d   p r e v en t n etwo r k   d is r u p tio n   ca u s ed   b y   c o m p r o m is ed   n o d e s .     Dem o n s tr ates  th r o u g h   s im u l atio n   th at  R C HA  ac h iev es  h ig h er   d etec tio n   ac cu r ac y ,   i m p r o v e d   p ac k et  d eliv er y   r atio   ( PDR ) ,   an d   lo wer   en er g y   co n s u m p tio n   co m p ar ed   t o   tr ad itio n al  s ec u r it y   m ec h an is m s   in   W SN s .   Or g an izatio n   o f   th p ap er :   I n   th is   p a p er ,   th in t r o d u ctio n   o f   d etec tin g   an d   m itig atin g   attac k s   in   W SN  is   ex p lain ed .   T h r elate d   wo r k s   ar d is cu s s ed   in   s ec tio n   2 .   T h d ev elo p m en is   ex p lain ed   in   s ec tio n   3 .     T h r es u lts   ar d is cu s s ed   in   s ec tio n   4 .   T h c o n clu s io n s   ar e   d is cu s s ed   in   s ec tio n   5 .   Fin ally ,   th r ef e r en ce s   ar e   ad d ed   in   s ec tio n   6 .       2.   RE S E ARCH   M E T H O D   Kee r th ik an d   Sh an m u g a p r i y [ 1 6 ]   a d d r ess ed   th e   s er io u s   s ec u r ity   ch allen g es  o f   W SNs .   T h ey   s tr ess ed   th th r ea ts   f ac ed   b y   W SN s   f r o m   b o th   ac tiv an d   p ass iv attac k s ,   ev en   th o u g h   W SNs   o p er ate  in   s u ch   lig h an d   th i n   en v i r o n m e n t,   i.e . ,   r eso u r ce - co n s tr ain ed .   T h ey   p r esen ted   W SNs   b y   s h o wi n g   s ev er al  attac k s   s u ch   as  s in k h o le,   Sy b il,  ea v es d r o p p in g   an d   d is cu s s ed   th eir   ad v er s ef f ec ts   o n   d ata   in teg r ity   an d   th e   o v er all   n etwo r k   p er f o r m an ce .   T h a u th o r s   ex p l o r ed   m an y   o f   t h s ec u r ity   co u n ter m ea s u r es  th at  h a d   em er g e d   an d   h o w   th ey   ad d r ess ed   th ese  s ec u r ity   th r ea ts   with   r ele v an ce   t o   th f u n d am en tal  lig h tweig h a n d   en er g y - ef f icien t   p r o p er t ies o f   W SNs .   T h ese  au th o r s   r esear c h   p r o v i d ed   th b asis   o f   u n d er s tan d in g   W SN  s ec u r ity   c h allen g es  in   h ig h ly   d y n am ic  an d   r eso u r ce - co n s tr ain ed   en v ir o n m e n ts .   Kh an   et  a l.   [ 1 7 ]   ex a m in ed   h o ar tific ial  n eu r al   n etwo r k s   ( ANNs)   en h a n ce   s ec u r ity   in   W SNs .   T h ey   h ig h lig h ted   h o tr ad itio n al   s ec u r ity   m ea s u r es  wer lim ited   in   d etec tin g   d y n a m ic  an d   ad v a n ce d   th r ea ts .   T h e y   s h o wed   h o th in cr ea s in g ly   u tili ze d   ANNs  o f f er ed   an   ad ap tiv lear n in g   ca p ab ilit y   th at  allo wed ,   am o n g   o th e r s ,   n o v el  r ea l - tim th r ea t d etec tio n   an d   class if ic atio n .   T h eir   r esear ch   o n   th lim itati o n s   o f   cu r r en a p p r o ac h es  to   en h an ce   r esil ien ce   im p r o v es  e f f icien cies  in   th r ea r esp o n s es  f o r   W SNs ,   allo wed   f u tu r im p lem en tatio n   in to   W SN s   with   in tellig en m o d els.  Ku m ar   et  a l.   [ 1 8 ]   in v esti g ated   th r o le  o f   m ac h i n lea r n in g   m et h o d o lo g ies  f o r   s ec u r in g   W SN  in   5 co n tex ts .   T h au th o r s   wer e   lar g ely   ass ess in g   ev en tu al  r is k   p r o b a b ilit ies  an d   th d e p lo y m en o f   d e v ices/s tr ateg ies  to   en h an ce   r esil ien cy   in   th W SN.  T h au th o r s   co n tr ib u tio n   was  to   d em o n s tr ate  th at  in tellig en m o d els  wer b ein g   u s ed   to   p r ed ict  o r   p r o ac tiv ely   p r ev en p o ten tial  s ec u r ity   th r ea ts .   T h is   h as  b ee n   m ajo r   s tep   f o r war d   in   th d ev elo p m e n o f   ad ap tiv an d   s ca lab le  s ec u r ity   m ec h an is m s   in   th W SN o f   to d ay s   wo r ld .   L ai  et  a l.   [ 1 9 ]   ex am in e d   th p o ten tial  f o r   o n l in lear n in g   s tr ateg ies  to   h an d le  Do attac k s   in   W SN .   T h r esear ch er s   f o cu s ed   o n   th d y n am ic  n atu r o f   attac k s   an d   th im m ed iacy   o f   th n ee d   to   p r o v id e   d etec tio n .   T h a u th o r s   wer ab le  to   u s ad a p tiv m o d els  t o   p r o v id e   im p r o v e d   ac c u r ac y   an d   tim elin ess   f o r   p o ten tial  m alicio u s   ev en ts .   T h ar ticle  h ig h lig h ted   a n d   ex p l o r ed   th r o le  o f   co n tin u al  lear n in g   in   d e v elo p in g   W SN  s ec u r ity .   Ma d h u r an d   Go g te  [ 2 0 ]   p r esen ted   n o v el   ap p r o ac h   f o r   an   in tr u s io n   d e tectio n   s y s tem   th at  f o cu s es  o n   n o d e - le v el  d r o p   a ttack s   in   W SNs .   T h r esear ch   elab o r ated   d etec tio n   ap p r o ac h   th at  p r o v i d ed   b etter   ac cu r ac y   in   m alicio u s   n o d d etec tio n   with   an   en h an ce d   d etec tio n   alg o r ith m .   T h s tu d y   u n d er s co r ed   th e   p o ten tial  n o d e - lev el  th r ea ts   an d   ev en   th n ee d   f o r   lo ca lized   p r o tectio n .   T h s tu d y   ad d ed   k n o wled g to war d s   lig h tweig h t a n d   e f f icien t secu r ity   s y s tem s   f o r   r eso u r ce - c o n s tr ain ed   W SNs .   Mo u n d o u n g an d   Sato r [ 2 1 ]   p r o p o s ed   s to ch asti m ac h i n lear n in g - b ased   f r am ewo r k   f o r   attac k   d etec tio n   in   W SNs .   T h s tu d y   ex am in e d   th e   u n ce r tain ty   a n d   v a r iatio n   o f   s en s o r   d ata  th r o u g h   p r o b a b ilis tic  lear n in g   tech n i q u es.  T h eir   s to ch asti m ac h in lear n in g - b ased   ap p r o ac h   is   r o b u s in   id e n tify in g   an   an o m aly   i n   d y n am ic   m o d el.   T h eir   co n tr ib u tio n   e n h an ce d   th r eliab ilit y   o f   in tr u s io n   d etec tio n   s y s tem s   in   W SNs .   Ozto p r ak   et   a l.   [ 2 2 ]   p u b lis h e d   t h o r o u g h   r e v iew  co v er in g   th e   asp ec ts   o f   s ec u r ity   ch a llen g es,  m itig atio n   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N:  2 2 5 2 - 8 7 7 6   I n t J I n f   &   C o m m u n   T ec h n o l,  Vo l.  1 5 ,   No .   1 ,   Ma r ch   2 0 2 6 42 8 - 43 7   430   s tr ateg ies,  an d   tr en d s   in   W SNs .   T h p ap er   o u tlin ed   a   v ar iet y   o f   th r ea m o d els,  s u ch   as  in ter n al  an d   e x ter n al   th r ea ts ,   as  well   as  p r o v id ed   r ev iew  o f   cu r r e n co u n ter m ea s u r es.  Fu r th er m o r e,   it  f o cu s ed   o n   th n ec ess ity   o f   ev o lv in g   s ec u r ity   m eth o d s   f o r   m o d er n   ap p licatio n s   an d   th id en tific atio n   o f   f u tu r e   W SN  s ec u r ity   r esear c h   d ir ec tio n s .   Pre m k u m ar   et  a l.   [ 2 3 ]   b u ilt  s ca lab le  an d   en er g y - f r ien d ly   clu s ter - b ased   an o m aly   d etec ti o n   s y s tem   to   p r o tect  ag ain s Do S   attac k s   in   W SNs .   W h er m o s p r ev io u s   r esear ch   o n ly   an aly ze d   m et h o d s   to   d etec D o S   attac k s   in   W SNs ,   th h ier ar ch ical  clu s ter in g - b ased   m o d el   d ev elo p ed   as  p ar t   o f   th eir   r esear ch   co u ld   m itig ate.   Ov er all,   th r esear c h   ad d r ess ed   th in ten ti o n   o f   p r o v id i n g   p r o lo n g e d   n etwo r k   life tim e,   wh ile  n o n e g o tiatin g   th p r o tectio n   o f   th W SN.  T h r esu lts   in d icate d   th at  th ap p r o ac h   is   ef f ec tiv f o r   d etec tio n   m eth o d s   in   m u ch   lar g er   s en s o r   d ep l o y m en ts .   R am esh   et  a l.   [ 2 4 ]   p r esen ted   a n   o p tim i ze d   d ee p   n eu r al  n etwo r k   m o d el   aim ed   a t   d etec tin g   Do attac k s   in   wi r eless   v id eo   s en s o r   n etwo r k s .   T h wo r k   s o u g h im p r o v e m en o v er   m o d els’  ca p ab ilit y   to   r etr iev e   g r ea te r   r ea l - tim d etec tio n   p er f o r m a n c with   r e d u ce d   f alse  p o s itiv es.  T h e   co n v o lu tio n al   n eu r al  n etwo r k   ar c h itectu r was  u s ed   with   tr ad itio n al  m eth o d s   an d   d em o n s tr ated   s ig n if ican tly   g r ea ter   ac cu r ac y .   T h ese  au th o r s '   wo r k   in d icate d   th at  d ee p   lear n in g   ap p r o ac h es  p r o v id o p p o r tu n ities   to   p r o tect  an d   s ec u r m u ltime d ia - b ased   W S ap p licatio n s .   Sad ia  et  a l.   [2 5 ]   d ev elo p e d   an   in tr u s io n   d et ec tio n   s y s tem   b ased   o n   m ac h in lea r n in g   s p ec if ic ally   f o r   W SNs .   T h eir   wo r k   o f f er ed   u n iq u s o l u tio n   b y   h ar n ess in g   m u ltip le   class if ier s   to   im p r o v th ac cu r ac y   o f   th r ea d etec tio n   a n d   p r o v id a d ap tab ilit y   to   t h e   in tr u s io n   d etec t io n   s y s tem .   T h s tu d y   r ec o g n ize d   ch allen g es  in   th s tate  o f   th ar t,  in clu d in g   en er g y   e f f icien cy   an d   d ata   im b alan ce ,   wh ile  o f f er in g   a   p r ac tical  an s wer   r eg ar d in g   in tellig en an d   lig h tweig h t   s ec u r ity   in   W S N   en v ir o n m en ts .   T ab le  1   illu s tr ates th v ar io u s   attac k s   o n   W S Ns.  T h tab le  s h o ws th ac cu r ac y   o f   ea ch   au th o r s   r esear ch .       T ab le  1 .   C o m p a r is o n   tab le  o f   v ar io u s   au th o r s   wo r k   o n   attac k   d etec tio n   in   W SNs   A u t h o r s   Y e a r   A l g o r i t h m / Te c h n i q u e   C o n t r i b u t i o n   A c c u r a c y   S a l mi   a n d   O u g h d i r   [ 2 6 ]   2 0 2 3   D e e p   l e a r n i n g   mo d e l s (e . g . ,   C N N ,   R N N )   Ev a l u a t e d   p e r f o r ma n c e   o f   d e e p   l e a r n i n g   t e c h n i q u e s fo r   D o S   a t t a c k   d e t e c t i o n   i n   W S N s   9 5 %   S u j i h e l e n   e t   a l .   [ 2 7 ]   2 0 2 2   N o d e   r e p l i c a t i o n   a t t a c k   d e t e c t i o n   a l g o r i t h m   P r o p o se d   a   d i s t r i b u t e d   m e c h a n i sm   f o r   d e t e c t i n g   n o d e   r e p l i c a t i o n   a t t a c k i n   W S N s   9 6 . 3 %   S u d a r   a n d   D e e p a l a k s h m i   [ 2 8 ]   2 0 2 2   F l o w - b a se d   M L   ( e . g . ,   S V M ,   r a n d o m   f o r e s t )   D e t e c t e d   a n d   mi t i g a t e d   l o w - r a t e   D D o S   a t t a c k i n   S D N   u si n g   M w i t h   t r a f f i c   f l o w   a n a l y s i s   9 4 %   W a n g   e t   a l .   [ 2 9 ]   2 0 2 4   G D 3 N   ( G r a p h - b a se d   d y n a mi c   d e t e c t i o n   n e t w o r k )   D e v e l o p e d   a n   a d a p t i v e   c l u s t e r i n g   me t h o d   f o r   se l e c t i v e   f o r w a r d i n g   a t t a c k   d e t e c t i o n   i n   h a r sh   e n v i r o n me n t s   9 7 . 5 %   Zh a i   e t   a l .   [ 3 0 ]   2 0 2 2   Ti mes t a m p - b a se d   M A C   +   Li g h t w e i g h t   p r o t o c o l   D e si g n e d   a   s e c u r e ,   e n e r g y - e f f i c i e n t   s e r v i c e   f o r   a t t a c k   d e t e c t i o n   i n   W S N s u s i n g   M A C   a u t h e n t i c a t i o n   9 3 . 7 %       3.   M AT E R I AL S AN M E T H O DS   T h R C HA  a lg o r ith m   id en t if ies  an d   r em o v es  attac k s   in   W SNs   wh ile  s im u ltan eo u s ly   f u s in g   r ep u tatio n - b ased   tr u s ev alu a tio n   an d   cr y p to g r ap h ic  in teg r ity   ch ec k s .   E ac h   n o d m ain tain s   d y n am i c   r ep u tatio n   s co r e   o f   its   n eig h b o r in g   n o d es   b y   ass ess in g   th eir   r ec en co m m u n icatio n   b e h av io r .   E ac h   d ata   p ac k et   is   ad d itio n ally   h ash ed   u s in g   R I PEM an d   SHA - 3   to   d e tect  tam p er in g   a n d   u n au th o r i ze d   m o d i f icatio n s .   W h en ev er   a   m alicio u s   n o d e   i s   d etec ted ,   s p ec ial  ale r m ess ag es  ar p r o p ag ated   o u t   to   th r est  o f   th e   n o d es  s u ch   th at  co m m u n icatio n   is   r e r o u ted   t h r o u g h   a   s tr in g   o f   tr u s ted   n o d es.  Fu r th e r ,   b y   allo wi n g   th n o d es  to   b e   awa r o f   r eh a b ilit atio n /m itig atio n s   o f   m alicio u s   n o d es,  it  e n h an ce s   th e   n o d es’  p r o b a b ilit y   o f   h av i n g   s ec u r e,   r eliab le  co m m u n icatio n s   an d   f u r th er   r ed u ce s   th lik eli h o o d   an d   ef f ec o f   attac k s .   Fig u r 1   s h o ws  th o v e r all   ar ch itectu r e.           Fig u r 1 .   Ov e r all  ar ch itectu r e   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J I n f   &   C o m m u n   T ec h n o   I SS N:  2 2 5 2 - 8 7 7 6       R ep u ta tio n - en h a n ce d   tw o - w a y   h yb r id   a lg o r ith fo r   d etec tin g   a tta ck s   in   WS N   ( Divy a   B h a r a th i S elva r a j)   431   R C H W SN s   ar ch itectu r u s es  s ev er al  lay er s   o f   s ec u r ity   to   p r o v id e   ef f e ctiv e   attac k   d etec tio n   an d   m itig atio n .   Sen s o r   n o d es  ex ch an g m ess ag es  an d   s en d   in f o r m atio n ,   an d   b e h av io r   an aly s is   m o d u le  m o n ito r s   th em   co n tin u o u s ly .   T wo   h ash   f u n ctio n s   ( R I PEM an d   SHA - 3 )   ar u tili ze d   f o r   d at in teg r ity   ch ec k s .     r ep u tatio n   s y s tem   q u a n ti f ies  n o d t r u s b ased   o n   b eh a v io r   a n d   h ash   v er i f icatio n   o u tco m e.   W h en   s u c h   an o m alies  as  h ash   m is m atch e s   o r   p lain   p ac k et  lo s s   ar id e n tifie d ,   th s y s tem   d etec ts   th ev il  n o d e,   s en d s   alar m   s ig n als,  an d   u p d ates  r e p u tatio n   v al u es.  Mitig atio n   is   u ltima tely   r ea l ized   b y   f o r wa r d in g   d ata  th r o u g h   h ig h - r e p u tatio n ,   tr u s ted   n o d es  to   en s u r s ec u r c o m m u n icatio n .     3 . 1 .     Det ec t ing   a nd   m it ig a t ing   a t t a ck s   in WSNs   Attack   d etec tio n   an d   m itig atio n   in   W SNs   co n s i s o f   id en tify in g   r o g u o r   m alicio u s   ac tiv ities   lik e   d ata  tam p er in g ,   p ac k et  lo s s ,   o r   illeg al  ac ce s s   an d   attem p tin g   to   less en   th eir   ef f ec ts .   De tectio n   is   g en er ally   d o n e   u s in g   tr u s m o d els,  an o m aly   d etec tio n ,   o r   c r y p to g r ap h y .   Dete ctio n   p r o m p ts   m it ig atio n   th r o u g h   t h e   is o latio n   o f   r o g u n o d es,  n o tific atio n   o f   b o r d e r   n o d es,  an d   d ata  r e - r o u tin g   th r o u g h   tr u s ted   ch an n els.     T h o b jectiv is   to   u p h o ld   d at in teg r ity ,   n etwo r k   a v ailab ilit y ,   an d   s y s tem - wid d ep en d ab i lity   in   t h e   ev en t   o f   attac k s .   Fig u r 2   s h o ws  an   ex am p le  o f   W SN  s u ch   th at  n o d es  ( to   N)   ar estab lis h ed   to   cr ea te  an   in f o r m atio n   n etwo r k .   All  th n o d es  ar s en s o r s ,   an d   in f o r m atio n   m o v es  am o n g s th em   in   m u lti - h o p   m o d e.     I t sh o ws s o m o f   th attac k s   i n   W SN.           F ig u r 2 .   So m e   o f   th e   attac k s   in   W SN       3 . 2 .     Reput a t io n - enha nced  t wo - wa y   hy brid a lg o rit hm   T h two - way   h y b r id   al g o r ith m   with   r ep u tatio n   e n h an ce m e n ( R C HA)   id en tifie s   an d   p r e v en ts   W SN   attac k s   b y   ap p ly in g   th i n ter s ec tio n   o f   r ep u tatio n - b ased   m o n ito r i n g   a n d   c r y p t o g r ap h ic  h ash   f u n ctio n s   ( R I PEM an d   SHA - 3 ) .   No d e s   h o ld   d y n am ic  n eig h b o r in g   n o d r ep u tatio n   s co r b ased   o n   th eir   ac tiv ities ,   in clu d in g   p ac k et  f o r war d in g   a n d   in teg r ity .   Ma licio u s   n o d es  ar id en tifie d   an d   m ar k e d   as  s u s p icio u s   b y   u s in g   lo w - s co r in g   n o d es,  a n d   war n i n g   m ess ag es  ar f o r war d ed   to   s u r r o u n d in g   n o d es.  T h n et wo r k   s u b s eq u en tly   s teer s   clea r   o f   r o u tin g   th r o u g h   m alicio u s   n o d es,  en s u r in g   s ec u r an d   c r ed ib le  d ata   tr an s m is s io n .   Fig u r 3   illu s tr ates a   s ec u r d ata  tr an s f er   p r o ce s s   in   th W SN u s in g   R C HA.   I s tar ts   with   th d ep lo y m en o f   s en s o r   n o d es  a n d   d ata  t r an s f er ,   t h en   d u al   h ash es  ( S HA - 3   an d   R I PEM D)   ar g en er ated   to   en s u r d ata  in teg r ity   v er if icatio n .   T h er is   r e p u tatio n   m o d u le   th at  m o n ito r s   n o d e   ac tiv ity ,   lab elin g   th em   as  tr u s t ed   o r   m alicio u s .   On ce   a n   an o m aly   is   d etec ted ,   alar m s   ar a ctiv ated ,   an d   d ata  is   p ass ed   th r o u g h   tr u s ted   n o d es i n   o r d e r   to   d eliv er   it in   s ec u r e   way   to   th b ase  s tatio n .     3 . 2 . 1 .   Set up   s im ula t io n e nv iro nm ent   T h er ar m a n y   way s   to   ex ec u te  an d   test   th R C HA  alg o r ith m .   v ar iety   o f   s i m u latio n   en v ir o n m e n ts   ar av ailab le,   in clu d i n g   NS2 / NS3 ,   OM NeT ++ ,   MA T L AB ,   o r   C o n tik i - C o o ja;  ea ch   will  v ar y   d e p en d i n g   o n   h o co m p lex   a n d /o r   v is u al  th s im u latio n   n ee d s   to   b e.   I n   t h is   s im u latio n   ass ig n m en t,  an   a r b itra r y   n u m b er   o f   s en s o r   n o d es  ca n   b d e p lo y e d   eith er   in   r an d o m   m an n e r   o r   in   g r id   m an n er   in to   d eter m in is tic  ar ea ,   wh ich   ca n   b W SN.  T h n o d es  ca n   co m m u n icate   with   ea ch   o t h er   u s in g   C B R ,   UDP,   o r   T C tr af f ic  m o d els  to   s im u late  th r ea tr an s m is s io n   o f   r ea l - tim d ata.   M o d alities   o f   attac k s   ca n   also   o cc u r   t o   test   h o well  th e   R C H ca n   d etec an d   m itig ate  th r ea ts ,   s u ch   as  b lack h o le  ( p ac k et  d r o p p in g ) ,   g r ay h o le  ( s el ec tiv f o r war d in g ) ,   Sy b il  ( id en tity   s p o o f in g ) ,   a n d   d ata  tam p e r in g   ( p ay l o ad   t am p er in g )   attac k s ,   to   ass ess   h o m u c h   tr u s is   d eg r ad e d ,   h o s ta b le  th e   m is r o u tin g   g ets,  o r   h o w   s ev er ely   t h d ata  ca n   b e   co m p r o m is ed .   All  o f   th ese  attac k s   wer in clu d ed   i n   th s im u latio n   s etu p   to   em u late  W SN c o n d itio n s   wh ile  u n d er   th r ea t a p p r o p r iately .   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N:  2 2 5 2 - 8 7 7 6   I n t J I n f   &   C o m m u n   T ec h n o l,  Vo l.  1 5 ,   No .   1 ,   Ma r ch   2 0 2 6 42 8 - 43 7   432       Fig u r 3 .   R C HA  ar ch itectu r e       3 . 2 . 2 .   No de  re pu t a t io n sy s t em   I n   t h R C HA  alg o r ith m ,   ea ch   s en s o r   n o d e   in   th W SN  s tar ts   with   n eu tr al  r ep u tatio n   s c o r o f   0 . 5 ,   wh ich   in d icate s   s em i - tr u s s tate  with   th s en s o r   n o d e.   As   n o d es  p e r f o r m   ac tio n s ,   th eir   n eig h b o r in g   n o d es  will  cr ea te  s et  o f   m ea s u r em en ts   b ased   o n   t h th r ee   p a r am eter s th ac cu r ac y   o f   p ac k et  f o r war d in g   ( co n f ir m i n g   p ac k ets  g et  r elay ed ) ,   r esp o n s tim ( co n f ir m in g   wh eth er   r esp o n s es  o r   ac k n o wled g m en ts   o cc u r   o n   tim e) ,   an d   d ata  in teg r ity   ( v er if y in g   th at  th d ata  tr an s m itted   r em ain s   u n ch an g e d   th r o u g h   cr y p to g r ap h ic  h as h   f u n ctio n s   s u ch   as  SHA - 3   o r   R I PEM D) .   E ac h   s en s o r   n o d e,   b ased   o n   its   o b s er v atio n s   o f   n o d e’ s   ac tio n s ,   will  p r o d u ce   b in ar y   tr u s v alu es  ,   wh er B =1   in d icate s   tr u s b eh av io r   as  s en s o r   n o d e   an d   B =0   in d icate s   tr u s f o r   u n tr u s two r th y   o r   m al icio u s   b eh av io r .   T h is   will  s u p p ly   b ase  f o r   d y n am ically   u p d atin g   th n o d e s   r ep u tatio n   s co r e   o v e r   tim e.     =  + ( 1 )   ( 1 )     W h er   is   u p d ated   r ep u tatio n ,   α   is   th weig h tin g   f ac to r   ( e. g . ,   0 . 7 ) ,   an d   B   is   b in ar y   tr u s b eh av io r   ( 1   f o r   g o o d ,   0   f o r   m alicio u s ) .   I n   ( 1 )   is   an   ap p r o ac h   th at   en s u r es   tr u s is   ad ap tiv ely   ass ig n ed   b ased   o n   co n s is ten b eh av io r .     3 . 2 . 3 .   At t a c k   det ec t io n lo g ic   I n   t h R C HA  alg o r ith m ,   att ac k   d etec tio n   r elies  o n   o n g o in g   m o n ito r in g   a n d   r ea s o n in g   o f   n o d b eh av io r   th r o u g h   b o th   r ep u tat io n   an d   r ec eiv ed   d ata   in teg r it y   ch ec k in g .   n o d e s   b eh a v io r   b ec o m es  s u s p ec wh en   o n e   o r   m o r e   o f   th f o llo win g   o cc u r s I f   a   n o d co n tin u o u s ly   d r o p s   p ac k ets,  o r   s h o ws  ev id en ce   th at  i t   m o d if ied   d ata  alo n g   th e   wa y ,   th r o u g h   ac k n o wled g m en ts   o r   m is m atch ed   h ash   v alu es ,   it  is   co n s id er ed   s u s p icio u s   b eh av io r .   E ac h   n o d e’ s   b eh a v io r   is   s co r ed   o v er   tim e,   as  estab lis h ed   b y   th e   r ep u tatio n   s co r in g   m ec h an is m .   I f   n o d e’ s   r ec eiv ed   r ep u tatio n   d ip s   b en ea th   t h r esh o ld   ( e. g . ,   0 . 3   g iv en   s ca le  f r o m   0 - 1 ) ,   it  is   co n s id er ed   n o t   tr u s two r th y   b e h av io r .   E s s en tially ,   th is   d ec r e ase  in   s co r ca n   b ex p ec ted   b y   m u ltip le  b in a r y   tr u s v io latio n s   ( e. g . ,   n o f o r war d in g   d ata,   tam p er in g ) .   I f   th r ec eiv er   en c o u n ter s   an   e x ce s s iv am o u n o f   m is m atch ed   r ec o m p u ted   h ash   v alu es  with   th o s r ec eiv ed   in   th p ac k et  ( R I PEM an d   SHA - 3 ) ,   th er is   s tr o n g   ev id en ce   o f   d is ag r ee m e n at  wh ich   s u s p icio n   lies   with   th s en d er .   On ce   n o d is   f lag g e d   as  m a licio u s u p o n   s en s in g   s u s p icio u s   n o d e,   th d etec tin g   n o d n o tifie s   its   n eig h b o r s   b y   b r o ad ca s tin g   an   aler t   m ess ag e.     3 . 2 . 4 .   M it ig a t io n str a t e g y   I n   th R C HA  alg o r ith m ,   th m itig atio n   ap p r o ac h   co n s is ts   o f   an   aler tin g   p h ase,   in   wh ich   t h e   d etec tin g   n o d t r an s m its   war n in g   to   all  its   n eig h b o r   n o d es  ab o u th n o d s u s p ec ted   o f   b ei n g   m alicio u s .   T h e   alg o r ith m   ca n   also   p er f o r m   r o u tin g   ac tio n s   to   m itig ate  o v er   b a d   r o u tes  b y   tr y in g   t o   av o id   r o u tes  with   r ep u tatio n   o f   ze r o ,   a n d   tr y   to   u s h ig h   r ep u tatio n s   o v er   lo w   r ep u tatio n s   wh en   p o s s ib le.   Ad d itio n ally ,   th er is   p r o v is io n   f o r   r ep u tatio n   r ec o v er y ,   wh er if   th n o d im p r o v es  o v er   tim ( i.e . ,   f o r war d s   p ac k ets  co r r ec tly   an d   d o es  n o ch a n g p ac k ets),   th e y   ca n   b e g in   to   in cr ea s its   r ep u tatio n   g r a d u ally   a n d   h a v ch an ce   o f   r ejo in in g   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J I n f   &   C o m m u n   T ec h n o   I SS N:  2 2 5 2 - 8 7 7 6       R ep u ta tio n - en h a n ce d   tw o - w a y   h yb r id   a lg o r ith fo r   d etec tin g   a tta ck s   in   WS N   ( Divy a   B h a r a th i S elva r a j)   433   th n etwo r k   f air ly .   Ov er all,   th ese  ap p r o ac h es  will  en ab le  b o th   s ec u r an d   ef f icien t   u s o f   W SN  f o r   co m m u n icatio n Alg o r ith m   1   d em o n s tr ate  th ess en tial  d ef in itio n   o f   R C HA.   T h aim   is   t o   en h an ce   s ec u r ity   th r o u g h   p e r f o r m an ce - b ased   r ep u tatio n   m ec h an is m   o f   co n tin u o u s ly   e v alu ates  n o d b e h av io r s   in ten d e d   to   s ec u r co m m u n icatio n   in   W SNs .     Alg o r ith m   1 .   R ep u tatio n - en h a n ce d   two - way   h y b r id   alg o r ith m   ( R C HA)   Input:        N ← Set of all sensor nodes        P ← Set of packets transmitted        T ← Reputation threshol d (e.g., 0.3)        α ← Weight factor for reputation update (e.g., 0.7)   Initialize:        For each node ni    N:            Set reputation[ni] ← 0.5          For each packet p    P:        sender ← Source node of p        receiver ← Destination node of p   Step 1: Data Integr ity Check        hash1 ← RIPEMD(data)        hash2 ← SHA3(data)   if hash1 and hash2 match the expected values:            Behavior ← 1       else:            Behavior ← 0     Step 2: Update the Reputation of the sender        reputation[sender] ← α * reputation[sender] + (1  -   α) * Behavior   Step 3: Detection and Alert        if reputation[sender] < T:            Mark the sender as malicious            Broadcast an ALERT to the neighbors of the sender   Step 4: Mitigation            For ea ch neighbor node n:                if reputation[n] ≥ T:                    Reroute packets via node n                if else:                    Avoid sending packets through node         else:            Continue normal communication   End For   Output:        Secure routing pat hs, avoiding malicious nodes        Reputation scores of all nodes       4.   RE SU L T S AN D I SCU SS I O NS   T h r esu lts   o f   th is   s tu d y   ev al u ated   th R C HA  alg o r ith m   b ased   o n   W SN  s im u latio n   p ar a m eter s   an d   d eter m in ed   p o s itiv im p ac t   o n   attac k   d etec tio n   as  well  as  p o s itiv im p ac o n   d ata  d eliv er y   r eliab ilit y .   R C H m eth o d   was  ab le  to   ac h iev b etter   d etec tio n   ac c u r ac y   wh en   m ea s u r i n g   r eliab ilit y   s y s tem s   th an   th co m m o n   tr u s t - b ased   ap p r o ac h   o r   th e   co m m o n   cr y p to g r ap h ic  ap p r o ac h ,   as  it   was  ab le   to   u s d u al  h ash   v er if icatio n   ( R I PEM an d   S HA - 3 )   alo n g   with   ad ap tiv e   r e p u tatio n   s co r in g   an d   s u cc ess f u lly   f o u n d   m alicio u s   node s   wh ile  m ain tain in g   b etter   PDR .   Al s o ,   th o v er h e ad   f r o m   u s in g   h ash in g   was  n ea r   n eg lig ib le  in   co m p ar is o n   to   th e   en h an ce m en in   s ec u r ity   o f f er ed   b y   h ash in g .   E n e r g y   co n s u m p tio n   was  f o u n d   t o   b e   b alan ce d   with   th R C HA  m eth o d   o f f er in g   tr u s t - b ased   s elec tiv r er o u tin g .   Ov er all,   th R C H m eth o d   p er f o r m ed   b etter   th an   b aselin m eth o d s   wh en   s ec u r in g   co m m u n icatio n   in   W SN  s y s tem s .   T ab le  2   s h o ws  th e   s im u latio n   p ar a m eter s   u s ed   i n   m itig atio n   attac k s   in   W SNs .   T h ese  p a r am eter s   ca n   b e   t u n ed   b ased   o n   th s ce n ar io   ( e. g . ,   m ilit ar y   v s   en v ir o n m e n tal  W SN)   an d   th s i ze   o f   th e   n etwo r k .   Fig u r e   4   s h o ws  th d etec tio n   ac cu r ac y   o f   watc h d o g ,   p ath r a ter ,   SAODV  an d   p r o p o s ed   R C HS.  T h is   s h o ws  th ef f icien cy   o f   th p r o p o s ed   m eth o d s   in   d etec tin g   an d   m iti g atin g   attac k s   in   W SN s .   I n   th is   ch ar t,  th x - ax is   s h o ws  th n o d s izes  an d   th   y - ax is   s h o ws  th e   ac cu r ac y   v a lu es.  Fig u r 5   s h o ws  th e   PDR   o f   watc h d o g ,   p ath r ate r ,   SA ODV  an d   p r o p o s ed   R C H S.  T h is   s h o ws  th ef f ici en cy   o f   th p r o p o s ed   m eth o d   in   d etec tin g   an d   m itig atin g   a ttack s   in   W SNs .   I n   th is   ch ar t,  th x - a x is   s h o ws th n o d s izes a n d   t h y - a x is   s h o ws th PDR   v alu es in   p er ce n tag e.   Fig u r 6   s h o ws  th e   en er g y   co n s u m p tio n   o f   watc h d o g ,   p ath r ater ,   SAODV  an d   p r o p o s ed   R C HS.  T h is   s h o ws  th ef f icien cy   o f   th p r o p o s ed   m eth o d s   in   d etec tin g   an d   m itig atin g   attac k s   in   W SN s .   I n   th is   ch ar t,  th e   x - ax is   s h o ws  th e   n o d e   s izes  an d   th e   y - ax is   s h o ws  th e   en e r g y   co n s u m p tio n   v al u es  in   jo u l es.  Fig u r 7   s h o ws  th d elay   o f   watc h d o g ,   p at h r a ter ,   SAODV  an d   p r o p o s ed   R C HS.  T h is   s h o ws  th ef f icien cy   o f   th p r o p o s ed   m eth o d s   in   d etec tin g   an d   m iti g atin g   attac k s   in   W SN s .   I n   th is   ch ar t,  th x - ax is   s h o ws th n o d s izes a n d   th y - ax is   s h o ws  th d elay   v alu es  in   s ec o n d s .   Fig u r 8   s h o ws  th e   th r o u g h p u o f   watc h d o g ,   p at h r ater ,   SAODV  an d   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N:  2 2 5 2 - 8 7 7 6   I n t J I n f   &   C o m m u n   T ec h n o l,  Vo l.  1 5 ,   No .   1 ,   Ma r ch   2 0 2 6 42 8 - 43 7   434   p r o p o s ed   R C HS.  T h i s   s h o ws  th ef f icien cy   o f   th p r o p o s ed   m eth o d s   in   d etec tin g   an d   m itig atin g   attac k s   in   W SN s .   I n   th is   ch ar t,   th x - ax is   s h o ws  th n o d s izes  an d   t h y - a x is   s h o ws  th th r o u g h p u v alu es  in   M b p s .   Fig u r 9   s h o ws  th o v er h ea d   co m p ar is o n   o f   watc h d o g ,   p at h r ater ,   SAODV  an d   p r o p o s ed   R C H S.  T h is   s h o ws   th ef f icien c y   o f   th e   p r o p o s ed   m eth o d s   in   d etec tin g   an d   m it ig atin g   attac k s   in   W SNs .   I n   th is   ch ar t,  th e   x - ax is   s h o ws th n o d s izes a n d   th e   y - ax is   s h o ws th o v er h ea d   v al u es b ased   o n   p ac k ets.       T ab le  2 .   Simu latio n   p ar am eter s   P a r a me t e r   Ty p i c a l   v a l u e / r a n g e   D e scri p t i o n   S i mu l a t i o n   a r e a   5 0 0 ×   5 0 0 m   /   1 , 0 0 0 m ×   1 , 0 0 0 m   D e f i n e s t h e   p h y si c a l   s p a c e   f o r   W S N   d e p l o y me n t .   N u mb e r   o f   n o d e s   5 0     200   To t a l   se n so r   n o d e d e p l o y e d   i n   t h e   n e t w o r k .   N o d e   p l a c e m e n t   R a n d o /   G r i d   H o w   a r e   n o d e d i st r i b u t e d   a c r o ss  t h e   a r e a .   Tr a n sm i ssi o n   r a n g e   5 0     1 0 0   m e t e r s   M a x i m u m   c o mm u n i c a t i o n   d i s t a n c e   b e t w e e n   n o d e s.   I n i t i a l   e n e r g y   p e r   n o d e     5   J o u l e s   U sed   t o   e v a l u a t e   e n e r g y   e f f i c i e n c y .   M A C   p r o t o c o l   I EEE  8 0 2 . 1 5 . 4   /   C S M A / C A   M e d i u a c c e ss  c o n t r o l   p r o t o c o l   f o r   W S N s.   R o u t i n g   p r o t o c o l   A O D V   /   LEA C H   /   R C H A   ( c u s t o m)   R o u t i n g   met h o d   t o   e v a l u a t e   a n d   c o mp a r e .   Tr a f f i c   t y p e   C B R   ( C o n st a n t   B i t   R a t e )   Ty p e   o f   d a t a   t r a n smis si o n   p a t t e r n .   P a c k e t   si z e   6 4     5 1 2   b y t e s   S i z e   o f   e a c h   t r a n sm i t t e d   d a t a   p a c k e t .   S i mu l a t i o n   t i me   5 0 0     1 0 0 0   s e c o n d s   To t a l   d u r a t i o n   o f   t h e   si m u l a t i o n .   H a sh   a l g o r i t h ms  u s e d   R I P EM D ,   S H A - 3   U sed   f o r   a   d a t a   i n t e g r i t y   c h e c k .   A t t a c k   t y p e   s i mu l a t e d   B l a c k h o l e ,   g r a y h o l e ,   d a t a   t a m p e r i n g   To   e v a l u a t e   R C H A s d e t e c t i o n   a n d   m i t i g a t i o n   a b i l i t y .   R e p u t a t i o n   t h r e s h o l d   0 . 3     0 . 5   B e l o w   a r e   w h i c h   n o d e t h a t   a r e   c o n s i d e r e d   m a l i c i o u s.   R e p u t a t i o n   u p d a t e   r a t e   B a se d   o n   α ( e . g . ,   0 . 7 )   W e i g h t i n g   f a c t o r   i n   r e p u t a t i o n   c a l c u l a t i o n .             Fig u r 4 .   Dete ctio n   ac c u r ac y   c o m p ar is o n   c h ar t     Fig u r 5 .   PDR   co m p ar is o n   ch ar t             Fig u r 6 .   E n er g y   co n s u m p tio n   co m p ar is o n   ch ar t     Fig u r 7 .   Dela y   c o m p a r is o n   c h ar t     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J I n f   &   C o m m u n   T ec h n o   I SS N:  2 2 5 2 - 8 7 7 6       R ep u ta tio n - en h a n ce d   tw o - w a y   h yb r id   a lg o r ith fo r   d etec tin g   a tta ck s   in   WS N   ( Divy a   B h a r a th i S elva r a j)   435         Fig u r 8 .   T h r o u g h p u t c o m p ar i s o n   ch ar t     Fig u r 9 .   Ov e r h ea d   c o m p a r is o n   ch ar t       5.   CO NCLU SI O N   T h R C HA  p r o v id es   r o b u s t   s ec u r ity   f r am ewo r k   f o r   id en t if y in g   an d   ad d r ess in g   attac k s   in   W SNs .   T h alg o r ith m   c o m b in es two   c r y p to g r ap h ic  h ash   f u n ctio n s   ( R I PEM an d   SHA - 3 )   with   d y n am ic  r e p u tatio n - b ased   tr u s m an ag em en m ec h an is m   to   en s u r d ata  in teg r ity   alo n g   with   s ec u r ch an n el  o f   co m m u n icatio n .   R C H is   ef f ec tiv at  d etec tin g   m alicio u s   n o d es  b ased   o n   a b n o r m al  p ac k et  f lo an d   co m m u n icatio n   p atter n s   th r o u g h   b o th   lay er s   an d   th en   a d ap ts   th e   r o u tin g   p r o ce s s   to   r e m o v c o m p r o m is ed   n o d es   d y n am ically .   R C HA’ s   d u al - lay er   o f   s ec u r ity   p r o v id e s   h ig h   d eg r ee   o f   in ter n al  a n d   ex ter n al  attac k   d etec tio n ,   al o n g   with   a   r elativ ely   lo d eleg ate  r ate.   T h u s o f   weig h ted   r ep u tatio n   m o d el   p r o v id es  d y n a m ic  u p d ates  to   n o d tr u s lev els  b ased   o n   ac tu al  b eh av i o r   in   r ea tim e.   T h is   d y n am ic  a p p r o ac h   to   r e p u tatio n   r ein f o r ce s   th n etwo r k s   r esil ien ce   ag ain s ev o l v in g   f o r m s   o f   attac k s ,   in clu d in g   b la ck h o le,   g r ay h o le,   an d   d ata   m o d if icatio n   attac k s .   Af ter   r u n n in g   s im u latio n   ex p er im en ts ,   th R C HA  i s   m o r s ec u r an d   ef f ec tiv m eth o d   th an   p r e v io u s ly   av ailab le  m eth o d s it  also   p r o d u ce s   less   co m p u tatio n al  o r   en er g y   o v er   ( b o th   o f   w h ich   ar v er y   im p o r tan t   co n s id er in g   th at  n o d es   ar e   en e r g y - co n s tr ain ed ) .   T h e   m itig ati o n   o p tio n s   t o   c o m b at   th m alicio u s   n o d i n clu d e   co o p er atio n   am o n g   n o d es,  wh ich   ad d s   ev en   m o r r eliab ilit y   to   th e   m itig atio n   p la n ,   in c r ea s in g   th c h an ce s   o f   s u cc ess f u d eliv er y   o f   m ess ag es  in   h o s tile  en v ir o n m en ts .   Fu tu r wo r k   c o u ld   ex p lo r h o m ac h in lear n in g   tech n iq u es  co u ld   b u s ed   to   p r ed ict  p atter n s   o f   m alicio u s   b eh av io r   ac cu r atel y ,   an d   also   b y   in co r p o r atin g   en er g y - awa r tr u s t u p d ates in   W SN w i th   v er y   lim ited   r eso u r ce s .       F UNDING   I NF O R M A T I O N   T h is   r esear ch   d id   n o r ec ei v an y   ex te r n al  f u n d i n g .   T h e   p u b licatio n   ch ar g es  we r p e r s o n al ly   f u n d ed   b y   th a u th o r s .       AUTHO 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 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 o f   Aut ho r   C   M   So   Va   Fo   I   R   D   O   E   Vi   Su   P   Fu   Div y B h ar ath i Selv ar aj                               Ven i Su n d ar am                                 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 SS N:  2 2 5 2 - 8 7 7 6   I n t J I n f   &   C o m m u n   T ec h n o l,  Vo l.  1 5 ,   No .   1 ,   Ma r ch   2 0 2 6 42 8 - 43 7   436   DATA AV AI L AB I L I T Y   -   Data   av ailab ilit y   d o es n o t a p p l y   to   th is   p ap e r   as n o   n ew  d ata  wer cr ea ted   o r   an aly ze d   in   th is   s tu d y .       RE F E R E NC E S   [ 1 ]   A .   P .   A b i d o y e   a n d   B .   K a b a s o ,   L i g h t w e i g h t   mo d e l f o r   d e t e c t i o n   o f   d e n i a l o f serv i c e   a t t a c k   i n   w i r e l e ss  sen s o r   n e t w o r k s ,     I ET N e t w o rks ,   v o l .   1 0 ,   n o .   4 ,   p p .   1 8 5 1 9 9 ,   Ju l .   2 0 2 1 ,   d o i :   1 0 . 1 0 4 9 / n t w 2 . 1 2 0 1 1 .   [ 2 ]   Z.   A l a n s a r i ,   N .   B .   A n u a r ,   A .   K a ms i n ,   a n d   M .   R .   B e l g a u m,  A   s y st e ma t i c   r e v i e w   o f   r o u t i n g   a t t a c k d e t e c t i o n   i n   w i r e l e ss  se n s o r   n e t w o r k s,”   Pe e rJ   C o m p u t e S c i e n c e ,   v o l .   8 ,   p .   e 1 1 3 5 ,   O c t .   2 0 2 2 ,   d o i :   1 0 . 7 7 1 7 / p e e r j - c s. 1 1 3 5 .   [ 3 ]   N .   A l i k h   a n d   A .   R a j a b z a d e h ,   U s i n g   a   l i g h t w e i g h t   sec u r i t y   me c h a n i sm  t o   d e t e c t   a n d   l o c a l i z e   j a m mi n g   a t t a c k   i n   w i r e l e ss   se n s o r   n e t w o r k s,”   O p t i k ,   v o l .   2 7 1 ,   p .   1 7 0 0 9 9 ,   D e c .   2 0 2 2 ,   d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . i j l e o . 2 0 2 2 . 1 7 0 0 9 9 .   [ 4 ]   M .   A .   A l m a i a h ,   A   n e w   sc h e m e   f o r   d e t e c t i n g   ma l i c i o u a t t a c k i n   w i r e l e ss  sen so r   n e t w o r k b a s e d   o n   b l o c k c h a i n   t e c h n o l o g y ,     i n   Art i f i c i a l   i n t e l l i g e n c e   a n d   b l o c k c h a i n   f o r f u t u r e   c y b e rse c u ri t y   a p p l i c a t i o n s ,   2 0 2 1 ,   p p .   2 1 7 2 3 4 .   [ 5 ]   E.   A l o t a i b i ,   R .   B i n   S u l a i ma n ,   a n d   M .   A l mai a h ,   A sse ssm e n t   o f   c y b e r sec u r i t y   t h r e a t a n d   d e f e n se  me c h a n i sms   i n   w i r e l e ss  s e n s o r   n e t w o r k s,”   J o u r n a l   o f   C y b e r   S e c u ri t y   a n d   R i sk  Au d i t i n g ,   v o l .   2 0 2 5 ,   n o .   1 ,   p p .   4 7 5 9 ,   F e b .   2 0 2 5 ,   d o i :   1 0 . 6 3 1 8 0 / j c sr a . t h e st a p . 2 0 2 5 . 1 . 5 .   [ 6 ]   M .   D e n e r ,   C .   O k u r ,   S .   A l ,   a n d   A .   O r man ,   W S N - B F S F :   a   n e w   d a t a   s e t   f o r   a t t a c k s   d e t e c t i o n   i n   w i r e l e ss   sen s o r   n e t w o r k s ,     I EEE  I n t e r n e t   o f   T h i n g J o u r n a l ,   v o l .   1 1 ,   n o .   2 ,   p p .   2 1 0 9 2 1 2 5 ,   Ja n .   2 0 2 4 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / JI O T. 2 0 2 3 . 3 2 9 2 2 0 9 .   [ 7 ]   R .   K .   D h a n a r a j ,   R .   H .   Jh a v e r i ,   L .   K r i s h n a sam y ,   G .   S r i v a st a v a ,   a n d   P .   K .   R .   M a d d i k u n t a ,   B l a c k - h o l e   a t t a c k   mi t i g a t i o n   i n   me d i c a l   sen s o r   n e t w o r k u s i n g   t h e   e n h a n c e d   g r a v i t a t i o n a l   se a r c h   a l g o r i t h m,   I n t e rn a t i o n a l   J o u rn a l   o f   U n c e rt a i n t y ,   F u zzi n e s a n d   K n o w l e d g e - B a se d   S y s t e m s ,   v o l .   2 9 ,   n o .   S u p p 0 2 ,   p p .   2 9 7 31 5 ,   D e c .   2 0 2 1 ,   d o i :   1 0 . 1 1 4 2 / S 0 2 1 8 4 8 8 5 2 1 4 0 0 1 6 X .   [ 8 ]   K .   D o sh i ,   Y .   Y i l ma z ,   a n d   S .   U l u d a g ,   Ti m e l y   d e t e c t i o n   a n d   mi t i g a t i o n   o f   s t e a l t h y   D D o S   a t t a c k s   v i a   I o n e t w o r k s,     I EEE  T r a n s a c t i o n o n   D e p e n d a b l e   a n d   S e c u r e   C o m p u t i n g ,   v o l .   1 8 ,   n o .   5 ,   p p .   1 1 ,   2 0 2 1 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / TD S C . 2 0 2 1 . 3 0 4 9 9 4 2 .   [ 9 ]   M .   A .   E l sa d i g ,   D e t e c t i o n   o f   d e n i a l - of - serv i c e   a t t a c k   i n   w i r e l e ss  s e n s o r   n e t w o r k s:   a   l i g h t w e i g h t   ma c h i n e   l e a r n i n g   a p p r o a c h ,   I EEE  A c c e ss ,   v o l .   1 1 ,   p p .   8 3 5 3 7 8 3 5 5 2 ,   2 0 2 3 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / A C C ESS . 2 0 2 3 . 3 3 0 3 1 1 3 .   [ 1 0 ]   G .   G .   G e b r e mar i a m ,   J.  P a n d a ,   a n d   S .   I n d u ,   Lo c a l i z a t i o n   a n d   d e t e c t i o n   o f   mu l t i p l e   a t t a c k i n   w i r e l e ss  s e n s o r   n e t w o r k u si n g   a r t i f i c i a l   n e u r a l   n e t w o r k ,   Wi re l e s C o m m u n i c a t i o n a n d   Mo b i l e   C o m p u t i n g ,   v o l .   2 0 2 3 ,   p p .   1 2 9 ,   Jan .   2 0 2 3 ,   d o i :   1 0 . 1 1 5 5 / 2 0 2 3 / 2 7 4 4 7 0 6 .   [ 1 1 ]   M .   H a n i f   e t   a l . ,   A I - b a sed   w o r m h o l e   a t t a c k   d e t e c t i o n   t e c h n i q u e i n   w i r e l e ss   se n s o r   n e t w o r k s ,   El e c t ro n i c s ,   v o l .   1 1 ,   n o .   1 5 ,     p .   2 3 2 4 ,   Ju l .   2 0 2 2 ,   d o i :   1 0 . 3 3 9 0 / e l e c t r o n i c s 1 1 1 5 2 3 2 4 .   [ 1 2 ]   M .   N .   U .   I sl a m,   A .   F a h m i n ,   M .   S .   H o ssa i n ,   a n d   M .   A t i q u z z a m a n ,   D e n i a l - of - ser v i c e   a t t a c k o n   w i r e l e ss  s e n s o r     n e t w o r k   a n d   d e f e n se   t e c h n i q u e s ,   W i re l e ss   Pe rs o n a l   C o m m u n i c a t i o n s ,   v o l .   1 1 6 ,   n o .   3 ,   p p .   1 9 9 3 2 0 2 1 ,   F e b .   2 0 2 1 ,     d o i :   1 0 . 1 0 0 7 / s 1 1 2 7 7 - 020 - 0 7 7 7 6 - 3.   [ 1 3 ]   S .   I smai l ,   Z.   El   M r a b e t ,   a n d   H .   R e z a ,   A n   e n s e m b l e - b a s e d   ma c h i n e   l e a r n i n g   a p p r o a c h   f o r   c y b e r - a t t a c k d e t e c t i o n   i n   w i r e l e s s   sen s o r   n e t w o r k s,”   A p p l i e d   S c i e n c e s ,   v o l .   1 3 ,   n o .   1 ,   p .   3 0 ,   D e c .   2 0 2 2 ,   d o i :   1 0 . 3 3 9 0 / a p p 1 3 0 1 0 0 3 0 .   [ 1 4 ]   K .   J.   N i t h y a   a n d   K .   S h y a m a l a ,   A   sy st e ma t i c   r e v i e w   o n   v a r i o u a t t a c k   d e t e c t i o n   me t h o d f o r   w i r e l e s s e n so r   n e t w o r k s,”   i n   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   I n n o v a t i v e   C o m p u t i n g   a n d   C o m m u n i c a t i o n s:   Pro c e e d i n g o f   I C I C C   2 0 2 1 ,   2 0 2 2 ,   p p .   1 8 3 2 0 4 .   [ 1 5 ]   A .   Jo h n ,   I .   F .   B i n   I sn i n ,   S .   H .   H .   M a d n i ,   a n d   M .   F a h e e m,  C l u s t e r - b a se d   w i r e l e ss  s e n so r   n e t w o r k   f r a mew o r k   f o r   d e n i a l - of - serv i c e   a t t a c k   d e t e c t i o n   b a se d   o n   v a r i a b l e   sel e c t i o n   e n s e mb l e   m a c h i n e   l e a r n i n g   a l g o r i t h ms ,   I n t e l l i g e n t   S y s t e m w i t h   A p p l i c a t i o n s   v o l .   2 2 ,   p .   2 0 0 3 8 1 ,   J u n .   2 0 2 4 ,   d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . i sw a . 2 0 2 4 . 2 0 0 3 8 1 .   [ 1 6 ]   M .   K e e r t h i k a   a n d   D .   S h a n m u g a p r i y a ,   W i r e l e ss  se n so r   n e t w o r k s :   a c t i v e   a n d   p a ss i v e   a t t a c k -   v u l n e r a b i l i t i e s   a n d   c o u n t e r m e a s u r e s,   G l o b a l   T r a n si t i o n s   Pro c e e d i n g s ,   v o l .   2 ,   n o .   2 ,   p p .   3 6 2 3 6 7 ,   N o v .   2 0 2 1 ,   d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . g l t p . 2 0 2 1 . 0 8 . 0 4 5 .   [ 1 7 ]   S .   K h a n ,   M .   A .   K h a n ,   a n d   N .   A l n a z z a w i ,   A r t i f i c i a l   n e u r a l   n e t w o r k - b a s e d   mec h a n i sm   t o   d e t e c t   se c u r i t y   t h r e a t s   i n   w i r e l e ss   se n s o r   n e t w o r k s,”   S e n s o rs ,   v o l .   2 4 ,   n o .   5 ,   p .   1 6 4 1 ,   M a r .   2 0 2 4 ,   d o i :   1 0 . 3 3 9 0 / s2 4 0 5 1 6 4 1 .   [ 1 8 ]   P .   K u m a r   e t   a l . ,   M a c h i n e   l e a r n i n g   e n a b l e d   t e c h n i q u e s   f o r   p r o t e c t i n g   w i r e l e ss  s e n s o r   n e t w o r k b y   e st i ma t i n g   a t t a c k   p r e v a l e n c e   a n d   d e v i c e   d e p l o y m e n t   st r a t e g y   f o r   5 G   n e t w o r k s,   Wi r e l e ss  C o m m u n i c a t i o n a n d   M o b i l e   C o m p u t i n g ,   v o l .   2 0 2 2 ,   n o .   1 ,   J a n .   2 0 2 2 ,   d o i :   1 0 . 1 1 5 5 / 2 0 2 2 / 5 7 1 3 0 9 2 .   [ 1 9 ]   T.   T.   La i ,   T .   P .   Tr a n ,   J.  C h o ,   a n d   M .   Y o o ,   D o S   a t t a c k   d e t e c t i o n   u s i n g   o n l i n e   l e a r n i n g   t e c h n i q u e i n   w i r e l e ss  s e n s o r   n e t w o r k s ,   Al e x a n d ri a   E n g i n e e ri n g   J o u rn a l ,   v o l .   8 5 ,   p p .   3 0 7 3 1 9 ,   D e c .   2 0 2 3 ,   d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . a e j . 2 0 2 3 . 1 1 . 0 2 2 .   [ 2 0 ]   K .   M a d h u r i   a n d   N .   G o g t e ,   A   n e w   l e v e l   i n t r u s i o n   d e t e c t i o n   sy st e f o r   n o d e   l e v e l   d r o p   a t t a c k i n   w i r e l e ss  sen s o r   n e t w o r k ,   J o u rn a l   o f   Al g e b r a i c   S t a t i st i c s ,   v o l .   1 3 ,   n o .   1 ,   p p .   1 5 9 1 6 8 ,   2 0 2 2 .   [ 2 1 ]   A .   R .   A .   M o u n d o u n g a   a n d   H .   S a t o r i ,   S t o c h a s t i c   ma c h i n e   l e a r n i n g   b a se d   a t t a c k d e t e c t i o n   sy st e i n   w i r e l e ss  s e n s o r   n e t w o r k s ,   J o u rn a l   o f   N e t w o rk   a n d   S y s t e m Ma n a g e m e n t ,   v o l .   3 2 ,   n o .   1 ,   p .   1 7 ,   Ja n .   2 0 2 4 ,   d o i :   1 0 . 1 0 0 7 / s 1 0 9 2 2 - 023 - 0 9 7 9 4 - 5.   [ 2 2 ]   A .   O z t o p r a k ,   R .   H a ssa n p o u r ,   A .   O z k a n ,   a n d   K .   O z t o p r a k ,   S e c u r i t y   c h a l l e n g e s,   mi t i g a t i o n   s t r a t e g i e s ,   a n d   f u t u r e   t r e n d i n   w i r e l e ss   sen s o r   n e t w o r k s:   a   r e v i e w ,   A C C o m p u t i n g   S u r v e y s ,   v o l .   5 7 ,   n o .   4 ,   p p .   1 2 9 ,   A p r .   2 0 2 5 ,   d o i :   1 0 . 1 1 4 5 / 3 7 0 6 5 8 3 .   [ 2 3 ]   M .   P r e mk u m a r ,   S .   R .   A sh o k k u m a r ,   V .   Jee v a n a n t h a m,   G .   M o h a n b a b u ,   a n d   S .   A n u P a l l a v i ,   S c a l a b l e   a n d   e n e r g y   e f f i c i e n t   c l u st e r   b a s e d   a n o m a l y   d e t e c t i o n   a g a i n st   d e n i a l   o f   serv i c e   a t t a c k i n   w i r e l e ss  s e n s o r   n e t w o r k s,   W i re l e ss  P e rso n a l   C o m m u n i c a t i o n s   v o l .   1 2 9 ,   n o .   4 ,   p p .   2 6 6 9 2 6 9 1 ,   A p r .   2 0 2 3 ,   d o i :   1 0 . 1 0 0 7 / s 1 1 2 7 7 - 0 2 3 - 1 0 2 5 2 - 3.   [ 2 4 ]   S .   R a m e sh ,   C .   Y a a sh u w a n t h ,   K .   P r a t h i b a n a n d h i ,   A .   R .   B a s h a ,   a n d   T .   Ja y a san k a r ,   A n   o p t i m i z e d   d e e p   n e u r a l   n e t w o r k   b a s e d   D o S   a t t a c k   d e t e c t i o n   i n   w i r e l e ss   v i d e o   s e n s o r   n e t w o r k ,   J o u r n a l   o f   Am 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 ze 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 7 6 3 - 9.   [ 2 5 ]   H .   S a d i a   e t   a l . ,   I n t r u si o n   d e t e c t i o n   sy st e f o r   w i r e l e ss  s e n s o r   n e t w o r k s:   a   mac h i n e   l e a r n i n g   b a s e d   a p p r o a c h ,   I EE A c c e ss   v o l .   1 2 ,   p p .   5 2 5 6 5 5 2 5 8 2 ,   2 0 2 4 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / A C C ESS . 2 0 2 4 . 3 3 8 0 0 1 4 .   [ 2 6 ]   S .   S a l mi   a n d   L .   O u g h d i r ,   P e r f o r ma n c e   e v a l u a t i o n   o f   d e e p   l e a r n i n g   t e c h n i q u e s   f o r   D o S   a t t a c k s   d e t e c t i o n   i n   w i r e l e s s e n s o r   n e t w o r k ,   J o u r n a l   o f   B i g   D a t a ,   v o l .   1 0 ,   n o .   1 ,   p .   1 7 ,   F e b .   2 0 2 3 ,   d o i :   1 0 . 1 1 8 6 / s 4 0 5 3 7 - 0 2 3 - 0 0 6 9 2 - w.   [ 2 7 ]   L.   S u j i h e l e n   e t   a l . ,   N o d e   r e p l i c a t i o n   a t t a c k   d e t e c t i o n   i n   d i st r i b u t e d   w i r e l e ss   se n so r   n e t w o r k s ,   W i re l e ss   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 2 ,   n o .   1 ,   J a n .   2 0 2 2 ,   d o i :   1 0 . 1 1 5 5 / 2 0 2 2 / 7 2 5 2 7 9 1 .   [ 2 8 ]   K .   M .   S u d a r   a n d   P .   D e e p a l a k s h m i ,   F l o w - b a s e d   d e t e c t i o n   a n d   m i t i g a t i o n   o f   l o w - r a t e   D D O S   a t t a c k   i n   s d n   e n v i r o n me n t   u s i n mac h i n e   l e a r n i n g   t e c h n i q u e s ,   i n   L e c t u re  N o t e s i n   N e t w o rk a n d   S y s t e m s ,   v o l .   2 4 4 ,   2 0 2 2 ,   p p .   1 9 3 2 0 5 .   [ 2 9 ]   H .   W a n g ,   X .   H u a n g ,   a n d   Y .   W u ,   G D 3 N :   a d a p t i v e   c l u st e r i n g - b a s e d   d e t e c t i o n   o f   se l e c t i v e   f o r w a r d i n g   a t t a c k i n   W S N u n d e r   v a r i a b l e   h a r sh   e n v i r o n me n t s,”   I n f o rm a t i o n   S c i e n c e s ,   v o l .   6 6 5 ,   p .   1 2 0 3 7 5 ,   A p r .   2 0 2 4 ,   d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . i n s. 2 0 2 4 . 1 2 0 3 7 5 .   [ 3 0 ]   Z.   Z h a i   e t   a l . ,   L i g h t w e i g h t   s e c u r e   d e t e c t i o n   se r v i c e   f o r   m a l i c i o u a t t a c k s   i n   W S N   w i t h   t i m e s t a m p - b a s e d   M A C ,   I EE E   T r a n s a c t i o n s   o n   N e t w o rk   a n d   S e rv i c e   M a n a g e m e n t , v o l .   1 9 ,   n o .   4 ,   p p .   5 2 9 9 5 3 1 1 ,   D e c .   2 0 2 2 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / TN S M . 2 0 2 2 . 3 1 9 4 2 0 5 .   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J I n f   &   C o m m u n   T ec h n o   I SS N:  2 2 5 2 - 8 7 7 6       R ep u ta tio n - en h a n ce d   tw o - w a y   h yb r id   a lg o r ith fo r   d etec tin g   a tta ck s   in   WS N   ( Divy a   B h a r a th i S elva r a j)   437   B I O G RAP H I E S O F   AUTH O RS       Div y a   Bh a r a th i   S e lv a r a         p u rs u in g   h e P h . D.  i n   C o m p u ter  S c ien c e   a Ka rp a g a m   Ac a d e m y   o Hig h e Ed u c a ti o n ,   I n d ia.  S h e   c o m p lete d   h e M . P h il .   i n   Co m p u ter  S c ien c e   a P S Co ll e g e   o Arts  a n d   S c ien c e ,   In d ia.  S h e   h a 5   y e a rs  o tea c h in g   e x p e rien c e .   He a re a o f   re se a rc h   in tere st  in c lu d e   n e tw o r k in g ,   WS Ns ,   I o T,   a n d   n e two rk   se c u rit y .   S h e   h a p u b li s h e d   Two   p a p e i n   a   S c o p u s - in d e x e d   i n tern a ti o n a jo u rn a a n d   t h re e   p a p e rs  in   re p u ted   in tern a ti o n a l   a n d   Na ti o n a c o n fe re n c e s.  Ad d i t io n a ll y ,   sh e   h a a u t h o re d   a   b o o k   a n d   h o l d a   p a ten i n   th e   n e two rk i n g   d o m a in .   He p u b li c a ti o n fo c u o n   e n h a n c in g   th e   e ffic ien c y   a n d   se c u rit y   o WS Ns   a n d   Io sy ste m s.  S h e   is  c u rre n tl y   w o rk i n g   a a n   a ss istan p ro fe ss o a Ka rp a g a m   Ac a d e m y   o Hig h e E d u c a ti o n ,   I n d ia.  S h e   c a n   b e   c o n tac ted   a e m a il d iy a 2 3 n o v @g m a il . c o m .       Ve n S u n d a r a m           wo r k in g   a a   p ro fe ss o i n   th e   De p a rtme n o Co m p u ter  S c ien c e   in   Ka rp a g a m   Ac a d e m y   o f   Hi g h e E d u c a ti o n .   S h e   h a c o m p lete d   h e Do c to ra l   d e g re e     fro m   Bh a ra th iar  Un i v e rsity .   S h e   h a 1 9   y e a rs  o e x p e rien c e   in   tea c h in g   a n d   h a p u b l ish e d     4 7   re se a rc h   a rti c les   a n d   h a a tt e n d e d   v a rio u n a ti o n a a n d   in tern a ti o n a c o n fe re n c e s.    He re se a rc h   a re a   in c lu d e n e t wo rk a n d   d a ta  m in i n g .   S h e   c a n   b e   c o n tac ted   a t   e m a il v e n ik a rt h ik 0 4 @ g m a il . c o m .     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.