Bio-inspired enhancement of reputation systems for intelligent environments

Providing security to the emerging field of ambient intelligence will be difficult if we rely only on existing techniques, given their dynamic and heterogeneous nature. Moreover, security demands of these systems are expected to grow, as many applications will require accurate context modeling. In this work we propose an enhancement to the reputation systems traditionally deployed for securing these systems. Different anomaly detectors are combined using the immunological paradigm to optimize reputation system performance in response to evolving security requirements. As an example, the experiments show how a combination of detectors based on unsupervised techniques (self-organizing maps and genetic algorithms) can help to significantly reduce the global response time of the reputation system. The proposed solution offers many benefits: scalability, fast response to adversarial activities, ability to detect unknown attacks, high adaptability, and high ability in detecting and confining attacks. For these reasons, we believe that our solution is capable of coping with the dynamism of ambient intelligence systems and the growing requirements of security demands

Improving Social Odometry Robot Networks with Distributed Reputation Systems for Collaborative Purposes

The improvement of odometry systems in collaborative robotics remains an important challenge for several applications. Social odometry is a social technique which confers the robots the possibility to learn from the others. This paper analyzes social odometry and proposes and follows a methodology to improve its behavior based on cooperative reputation systems. We also provide a reference implementation that allows us to compare the performance of the proposed solution in highly dynamic environments with the performance of standard social odometry techniques. Simulation results quantitatively show the benefits of this collaborative approach that allows us to achieve better performances than social odometry

The role of communication systems in smart grids: Architectures, technical solutions and research challenges

The purpose of this survey is to present a critical overview of smart grid concepts, with a special focus on the role that communication, networking and middleware technologies will have in the transformation of existing electric power systems into smart grids. First of all we elaborate on the key technological, economical and societal drivers for the development of smart grids. By adopting a data-centric perspective we present a conceptual model of communication systems for smart grids, and we identify functional components, technologies, network topologies and communication services that are needed to support smart grid communications. Then, we introduce the fundamental research challenges in this field including communication reliability and timeliness, QoS support, data management services, and autonomic behaviors. Finally, we discuss the main solutions proposed in the literature for each of them, and we identify possible future research directions

Analysis of the security and reliability of packet transmission in Wireless Mesh Networks (WMNs) : a case study of Malicious Packet drop attack

Wireless Mesh Networks (WMNs) are known for possessing good attributes such as low up-front cost, easy network maintenance, and reliable service coverage. This has largely made them to be adopted in various areas such as; school campus networks, community networking, pervasive healthcare, office and home automation, emergency rescue operations and ubiquitous wireless networks. The routing nodes are equipped with self-organized and self-configuring capabilities. The routing mechanisms of WMNs depend on the collaboration of all participating nodes for reliable network performance. However, it has been noted that most routing algorithms proposed for WMNs in the last few years are designed with the assumption that all the participating nodes will collaboratively be involved in relaying the data packets originated from a source to a multi-hop destination. Such design approach exposes WMNs to vulnerability such as malicious packet drop attack. Therefore, it is imperative to design and implement secure and reliable packet routing mechanisms to mitigate this type of attack. While there are works that have attempted to implement secure routing approach, the findings in this research unearthed that further research works are required to improve the existing secure routing in order to provide more secure and reliable packet transmission in WMNs, in the event of denial of service (DoS) attacks such black hole malicious pack drop attack. This study further presents an analysis of the impact of the black hole malicious packet drop attack with other influential factors in WMNs. In the study, NS-3 simulator was used with AODV as the routing protocol. The results show that the packet delivery ratio and throughput of WMN under attack decreases sharply as compared to WMN free from attack

Reputation Revision Method for Selecting Cloud Services Based on Prior Knowledge and a Market Mechanism

The trust levels of cloud services should be evaluated to ensure their reliability. The effectiveness of these evaluations has major effects on user satisfaction, which is increasingly important. However, it is difficult to provide objective evaluations in open and dynamic environments because of the possibilities of malicious evaluations, individual preferences, and intentional praise. In this study, we propose a novel unfair rating filtering method for a reputation revision system. This method uses prior knowledge as the basis of similarity when calculating the average rating, which facilitates the recognition and filtering of unfair ratings. In addition, the overall performance is increased by a market mechanism that allows users and service providers to adjust their choice of services and service configuration in a timely manner. The experimental results showed that this method filtered unfair ratings in an effective manner, which greatly improved the precision of the reputation revision system

Mobile Ad Hoc Networks

Guiding readers through the basics of these rapidly emerging networks to more advanced concepts and future expectations, Mobile Ad hoc Networks: Current Status and Future Trends identifies and examines the most pressing research issues in Mobile Ad hoc Networks (MANETs). Containing the contributions of leading researchers, industry professionals, and academics, this forward-looking reference provides an authoritative perspective of the state of the art in MANETs. The book includes surveys of recent publications that investigate key areas of interest such as limited resources and the mobility of mobile nodes. It considers routing, multicast, energy, security, channel assignment, and ensuring quality of service. Also suitable as a text for graduate students, the book is organized into three sections: Fundamentals of MANET Modeling and Simulation—Describes how MANETs operate and perform through simulations and models Communication Protocols of MANETs—Presents cutting-edge research on key issues, including MAC layer issues and routing in high mobility Future Networks Inspired By MANETs—Tackles open research issues and emerging trends Illustrating the role MANETs are likely to play in future networks, this book supplies the foundation and insight you will need to make your own contributions to the field. It includes coverage of routing protocols, modeling and simulations tools, intelligent optimization techniques to multicriteria routing, security issues in FHAMIPv6, connecting moving smart objects to the Internet, underwater sensor networks, wireless mesh network architecture and protocols, adaptive routing provision using Bayesian inference, and adaptive flow control in transport layer using genetic algorithms

Contribution to the traffc engineering in wireless mesh networks

Premi extraordinari doctorat UPC curs 2019-2020, àmbit d’Enginyeria de les TICNowadays, we live in a modern society in which people and devices are interconnected anywhere and anytime. Under this premise, both the infrastructure and the services offered have evolved and diversified in a drastic way. In fact, many of these services are transported in decentralized networks. Among them, Wireless mesh networks are decentralized networks that have been widely studied in different research areas such as community networks, public safety and surveillance. Wireless mesh networks have been also studied and evaluated in the Smart Grid scenario. Smart Grids are a new paradigm in which the electricity network is no longer focused only on the generation, distribution and transport of electricity to subscribers. Now, it is a robust network that includes a data communication network. The associated data network is divided in different subnetworks. This thesis is mainly focused on the improvement of the performance of one of those subnetworks, the so-called Smart Grid Neighborhood Area Network. Several applications are transmitted between the users and the control center. In general, upstream communication involves tasks such as meter reading, billing data or electricity consumption, while downstream communication allows the smart grid to take actions in different network situations such as power peaks or emergency situations. In the first part, the work is focused on improving the routing mechanism. To do this, a multipath routing mechanism is proposed, where the traffics that are most important are transmitted over the best communication links. In order to improve even more the benefits obtained, a multichannel scheme is proposed to separate both control traffic and data traffic, and use the less congested channels to transmit the most priority traffic types.Smart Grids offer many services and some of them are very demanding in terms of QoS. Besides, infrastructure failures, attacks and high congestion situations can greatly reduce the network performance. Therefore, the network must be able to offer a minimum QoS to the most priority applications handling some traffic control techniques. With this goal in mind, in this thesis some congestion control mechanisms are also proposed. In the first of these mechanisms, the decision of whether a packet should be retransmitted or not is made in a distributed and independent way by each one of the network nodes, depending on the network conditions that the node itself is observing. This mechanism considers again the existence of traffics with different priorities, so that, less priority traffic has a higher probability of being discarded. Furthermore, an emergency system is coupled to the congestion control mechanism. With this strategy, the NAN is able to take global actions (in a short time) to face anomalous situations.In a Smart grid scenario, the nodes are static and each of them transmits upstream data flows to the data concentrator. Therefore, depending on their geographical location, some nodes may be more favored than others. Besides, some nodes can monopolize the network resources if they are not regulated. For this reason, in this thesis another distributed solution is proposed that runs in each node. The objective here is to provide a fair distribution of network resources regardless of the geographical position and the transmission rate. The last contribution is focused on the application of machine learning techniques to obtain again a better performance of the data networks under study. In this sense, a new congestion control mechanism is proposed, which, like the previous ones, provides different quality of service to data flows with different priorities. For this, a complete framework is proposed, including the generation, preprocessing and evaluation of the data necessary for the training of the machine learning algorithms that will be used. The proposal is also implemented and evaluated in the Smart Grid NANs environmentAvui dia, vivim en una societat en què les persones i els dispositius estan interconnectats en qualsevol lloc i en qualsevol moment. Sota aquesta premissa, la infraestructura com els serveis oferts han evolucionat i diversificat de manera dràstica. De fet, molts d'aquests serveis s'envien en xarxes descentralitzades. Entre elles, les xarxes de malla sense fils són xarxes descentralitzades que han estat àmpliament estudiades en diferents àrees com xarxes comunitàries, seguretat pública i vigilància. Les xarxes de malla sense fils també s'han estudiat i avaluat en les xarxes elèctriques intel·ligents. Aquestes xarxes són un nou paradigma on la xarxa elèctrica ja no es centra només en la generació, distribució i transport d'electricitat als subscriptors. Ara, és una xarxa robusta que inclou una xarxa de comunicació de dades. La xarxa de dades associada es divideix en diferents subxarxes. Aquesta tesi se centra a millorar el rendiment d'una d'aquestes subxarxes, l'anomenada xarxa d'àrea de veïnatge de les xarxes elèctriques intel·ligents. Diverses aplicacions s'envien entre els usuaris i el centre de control. En general, la comunicació de pujada implica la lectura de mesuradors, dades de facturació o consum elèctric, mentre que la comunicació de baixada permet que la xarxa intel·ligent prengui mesures davant diferents situacions, com pics d'energia o d'emergència. La primera part de la feina es centra a millorar el mecanisme d'enrutament. Per això, es proposa un mecanisme de múltiples rutes, on els tràfics més prioritaris s'envien a través dels millors enllaços de comunicació. A més, es proposa un esquema multicanal per separar el tràfic de control del de dades, i utilitzar els canals menys congestionats per enviar les dades més prioritàries.Les xarxes elèctriques intel·ligents ofereixen molts serveis i alguns són exigents en termes de qualitat de servei (QoS). A més, les falles d'infraestructura, els atacs i les situacions d'alta congestió poden reduir el seu rendiment. Per tant, la xarxa ha d'oferir una QoS mínima a les aplicacions més prioritàries mitjançant algunes tècniques de control de tràfic. Amb aquest objectiu, en aquesta tesi també es proposen alguns mecanismes de control de congestió. En el primer d'aquests mecanismes, cada node de forma distribuïda i independent, decideix si un paquet s¿ha de retransmetre o no depenent de les condicions de la xarxa que el mateix node està observant. Aquest mecanisme considera novament tràfics amb diferents prioritats, de manera que, el tràfic menys prioritari té una major probabilitat de ser descartat. A més, un sistema d'emergència està acoblat amb el mecanisme de control de congestió. Amb això, la xarxa pot prendre accions globals (en poc temps) per enfrontar situacions anòmales.A les xarxes elèctriques intel·ligents, els nodes són fixos i cadascun envia dades a un concentrador de dades. Per tant, depenent de la seva ubicació geogràfica, alguns nodes poden ser més afavorits que altres. A més, alguns nodes poden monopolitzar els recursos de xarxa si no són regulats. A causa d'això, en aquesta tesi es proposa una altra solució distribuïda que s'executa en cada node. L'objectiu és proveir una distribució justa dels recursos de la xarxa, independent de la posició geogràfica i la velocitat de transmissió. L'última contribució es centra en l'aplicació de tècniques d'aprenentatge automàtic per obtenir de nou un millor rendiment de les xarxes de dades en estudi. En aquest sentit, es proposa un nou mecanisme de control de congestió que, a l'igual que els anteriors, proveeix diferent qualitat de servei d'acord amb la prioritat de les dades. Per això, es proposa un sistema, que inclou la generació, el processament i l'avaluació de les dades necessàries per a l'entrenament dels algoritmes d'aprenentatge que s'utilitzaran. La proposta també s'implementa i avalua a l'entorn de les xarxes elèctriques intel·ligents en l'entorn de Smart Grid NANsHoy en día, vivimos en una sociedad moderna en la que las personas y los dispositivos están interconectados en cualquier lugar y en cualquier momento. Bajo esta premisa, tanto la infraestructura como los servicios ofrecidos han evolucionado y diversificado de manera drástica. De hecho, muchos de estos servicios se transportan en diferentes tipos de redes. Las redes descentralizadas (o sin infraestructura) se están utilizando ampliamente para soportar estos servicios. Permiten una mayor accesibilidad para los usuarios debido a una gran cantidad de ventajas. Por ejemplo, la creación automática, la configuración automática, la instalación fácil en áreas de difícil acceso, mantenimiento y escalabilidad hacen que este tipo de redes sean atractivas para los proveedores de servicios. Entre ellas, las redes de malla inalámbricas son redes descentralizadas que han sido ampliamente estudiadas en diferentes áreas de investigación, como redes comunitarias, escenarios de desastres, seguridad pública y vigilancia. Además, estos tipos de red son más estructurados que las redes ad hoc inalámbricas tradicionales y, por lo tanto, pueden admitir protocolos más complejos. Las redes de malla inalámbricas también se han estudiado y evaluado en el escenario de redes eléctricas inteligentes. Las redes eléctricas inteligentes son un nuevo paradigma en el que se abordan las infraestructuras tradicionales de transporte de electricidad. En este contexto, la red eléctrica ya no se centra solo en la generación, distribución y transporte de electricidad a los suscriptores. Ahora, es una red robusta que incluye una red de comunicación de datos. El objetivo de tener una red de comunicación de datos junto con la eléctrica es proporcionar un servicio eficiente desde el centro de control al usuario, así como dar retroalimentación sobre el correcto funcionamiento de las redes de electricidad y datos al centro de control. Como la infraestructura de transporte eléctrico, la red de datos asociada se divide en diferentes subredes. Esta tesis se centra principalmente en la mejora del rendimiento de una de esas subredes, la llamada red de área de vecindad de las redes electrices inteligentes. Las contribuciones se centran en mejorar el enrutamiento de datos, proporcionando una diferenciación del tráfico con la provisión de calidad de servicio (QoS), mecanismos de control de congestión, un sistema de emergencia que trata situaciones anómalas de la red y una distribución justa de los recursos de la red. Varias aplicaciones se transmiten desde los usuarios al centro de control, así como desde el centro de control hacia los usuarios. En general, la comunicación hacia el centro de control implica tareas como la lectura de medidores, los datos de facturación o el consumo de electricidad, mientras que la comunicación hacia los suscriptores permite que la red eléctrica inteligente tome medidas en diferentes situaciones de la red, como picos de energía o situaciones de emergencia. En la primera parte de la tesis, el trabajo se centra en mejorar el mecanismo de enrutamiento. Para hacer esto, se propone un mecanismo de enrutamiento de múltiples rutas, donde los tráficos que son más importantes se transmite a través de los mejores enlaces de comunicación, mientras que los tráficos de menor prioridad se transmiten a través de las rutas con menos reputación (menos métrica de enrutamiento). Para mejorar aun más los beneficios obtenidos, se propone un esquema multicanal para separar tanto el tráfico de control como el tráfico de datos, y utilizar los canales menos congestionados para transmitir los tipos de tráfico más prioritarios. Las redes eléctricas inteligentes ofrecen muchos servicios y algunos de ellos son muy exigentes en términos de QoS. Por lo tanto, las fallas de infraestructura, los ataques y las situaciones de alta congestión pueden reducir en gran medida el rendimiento de la red. Para enfrentar estos problemas, la red debe poder ofrecer una calidad de servicio mínima a las aplicaciones más prioritarias mediante algunas técnicas de control de tráfico. Con este objetivo en mente, en esta tesis también se proponen algunos mecanismos de control de congestión. En el primero de estos mecanismos, cada uno de los nodos de la red decide de manera distribuida e independiente si un paquete debe o no ser retransmitido, dependiendo de las condiciones de la red (principalmente la utilización promedio del canal y la ocupación de los buffers) que el nodo mismo está observando. Es decir, un nodo intermedio puede descartar directamente un paquete de datos si observa que el canal de transmisión se está utilizando por encima de un cierto umbral. Este mecanismo considera nuevamente la existencia de tráficos con diferentes prioridades, de modo que, el tráfico menos prioritario tiene una mayor probabilidad de ser descartado. Además, un sistema de emergencia está acoplado al mecanismo de control de congestión. Con esta estrategia, la NAN puede tomar acciones globales (en poco tiempo) para enfrentar situaciones anómalas, lo que proporciona aún más probabilidad de transmisión para tráficos con mayores requisitos de QoS. Con este fin, también se propone una señalización de emergencia que puede activarse automática o manualmente. Una distribución justa de los recursos de la red también es un campo de investigación importante en las redes eléctricas inteligentes. Tenga en cuenta que, en este escenario, los nodos son estáticos y cada uno de ellos transmite flujos de datos hacia al concentrador de datos. Por lo tanto, dependiendo de su ubicación geográfica, algunos nodos pueden ser más favorecidos que otros. Además, algunos nodos pueden monopolizar los recursos de la red si no están regulados. Por esta razón, en esta tesis se propone otro algoritmo de control de congestión distribuido que se ejecuta en cada nodo. El objetivo aquí es proporcionar una distribución justa de los recursos de la red, independientemente de la posición geográfica y la velocidad de transmisión. Es decir, todos los nodos tendrán las mismas oportunidades para transmitir sus datos al centro de control. La solución propuesta es independiente de la red, mac y capas físicas. La última contribución realizada con esta tesis se centra en la aplicación de técnicas de aprendizaje automático para obtener nuevamente un mejor rendimiento de las redes de datos en estudio. En este sentido, se propone un nuevo mecanismo de control de congestión que, al igual que los anteriores, proporciona diferente calidad de servicio a los flujos de datos con diferentes prioridades. Para esto, se propone un marco completo, que incluye la generación, el preprocesamiento y la evaluación de los datos necesarios para la capacitación de los algoritmos de aprendizaje automático que se utilizarán. La propuesta también se implementa y evalúa en el entorno de Smart Grid NANs.Award-winningPostprint (published version

Mobile Ad Hoc Networks

Guiding readers through the basics of these rapidly emerging networks to more advanced concepts and future expectations, Mobile Ad hoc Networks: Current Status and Future Trends identifies and examines the most pressing research issues in Mobile Ad hoc Networks (MANETs). Containing the contributions of leading researchers, industry professionals, and academics, this forward-looking reference provides an authoritative perspective of the state of the art in MANETs. The book includes surveys of recent publications that investigate key areas of interest such as limited resources and the mobility of mobile nodes. It considers routing, multicast, energy, security, channel assignment, and ensuring quality of service. Also suitable as a text for graduate students, the book is organized into three sections: Fundamentals of MANET Modeling and Simulation—Describes how MANETs operate and perform through simulations and models Communication Protocols of MANETs—Presents cutting-edge research on key issues, including MAC layer issues and routing in high mobility Future Networks Inspired By MANETs—Tackles open research issues and emerging trends Illustrating the role MANETs are likely to play in future networks, this book supplies the foundation and insight you will need to make your own contributions to the field. It includes coverage of routing protocols, modeling and simulations tools, intelligent optimization techniques to multicriteria routing, security issues in FHAMIPv6, connecting moving smart objects to the Internet, underwater sensor networks, wireless mesh network architecture and protocols, adaptive routing provision using Bayesian inference, and adaptive flow control in transport layer using genetic algorithms