Study of environmentally sustainable security in wireless sensor networks

The popular technology Wireless sensor networks (WSNs) are used in many fields of the application such as the medical, the military, the industry, the agricultural, etc.. In this paper, explains the security issues in the WSNs. Firstly explain the challenges of Wireless Sensor Networks, the security requirements such as Confidentiality, Integrity, Authenticity, Data Freshness, and Availability and the attacks in the WSNs, the security issues are accomplished via these classes: [the encryption algorithms (symmetric, asymmetric, hybrid) , the security protocols such as (Tinysec, SPINS, LEDS, Minisec, LEAP, MASA, Lightweight LCG, MiniSec, VEBEK of WSN), the secure data aggregation, and the key management,etc.]. Also, this paper concentrates on the study researches that fulfill the high level of the security in the WSNs

Розробка трьохмірної системи локалізації з використанням глибокого навчання і попередньо навчених архітектур для IEEE 802.11 Wi-Fi

The performance of Wi-Fi fingerprinting indoor localization systems (ILS) in indoor environments depends on the channel state information (CSI) that is usually restricted because of the fading effect of the multipath. Commonly referred to as the next positioning generation (NPG), the Wi-Fi™, IEEE 802.11az standard offers physical layer characteristics that allow positioning and enhanced ranging using conventional methods. Therefore, it is essential to create an indoor environment dataset of fingerprints of CIR based on 802.11az signals, and label all these fingerprints by their location data estimate STA locations based on a portion of the dataset for fingerprints. This work develops a model for training a convolutional neural network (CNN) for positioning and localization through generating IEEE® 802.11data. The study includes the use of a trained CNN to predict the position or location of several stations according to fingerprint data. This includes evaluating the performance of the CNN for multiple channel impulses responses (CIRs). Deep learning and Fingerprinting algorithms are employed in Wi-Fi positioning models to create a dataset through sampling the fingerprints channel at recognized positions in an environment. The model predicts the locations of a user according to a signal acknowledged of an unidentified position via a reference database. The work also discusses the influence of antenna array size and channel bandwidth on performance. It is shown that the increased training epochs and number of STAs improve the network performance. The results have been proven by a confusion matrix that summarizes and visualizes the undertaking classification technique. We use a limited dataset for simplicity and last in a short simulation time but a higher performance is achieved by training a larger data.Продуктивність систем внутрішньої локалізації Wi-Fi з відбитками пальців у внутрішньому середовищі залежить від інформації про стан каналу, яка зазвичай обмежена через ефект загасання багатопроменевості. Стандарт Wi-Fi™, IEEE 802.11az, який зазвичай називають наступним поколінням позиціонування, пропонує характеристики фізичного рівня, які дозволяють виконувати позиціонування та розширений діапазон з використанням традиційних методів. Отже, важливо створити набір даних відбитків пальців для багатоканальних імпульсних відповідей у приміщенні на основі сигналів 802.11az і позначити всі ці відбитки пальців за їх даними про місцезнаходження, оцінивши розташування станції на основі частини набору даних для відбитків пальців. У цій роботі розробляється модель навчання згорткової нейронної мережі (ЗНМ) для позиціонування та локалізації шляхом створення даних IEEE 802.11. Дослідження включає використання навченої CNN для прогнозування положення або розташування декількох станцій за даними відбитків пальців. Це включає оцінку продуктивності ЗНМ для БІВ. Алгоритми глибокого навчання та відбитків пальців використовуються у моделях позиціонування Wi-Fi для створення набору даних шляхом вибірки каналу відбитків пальців у розпізнаних позиціях у середовищі. Модель передбачає розташування користувача відповідно до сигналу, підтвердженого непізнаним місцезнаходженням через довідкову базу даних. У роботі також обговорюється вплив розміру антеної решітки та смуги пропускання каналу на продуктивність. Показано, що збільшення періодів навчання та кількості станцій покращує продуктивність мережі. Результати були підтверджені матрицею плутанини, яка узагальнює та візуалізує метод класифікації підприємств. Ми використовуємо обмежений набір даних для простоти та короткого часу моделювання, але більша продуктивність досягається за рахунок навчання великих даних

Оцінка алгоритмів шифрування зображень для гіперхаотичної системи і q-матриці фібоначі, безпечного інтернету речей і розширеного стандарту шифрування

In the era of information technology, users had to send millions of images back and forth daily. It's crucial to secure these photos. It is important to secure image content using digital image encryption. Using secret keys, digital images are transformed into noisy images in image encryption techniques, and the same keys are needed to restore the images to their original form. The majority of image encryption methods rely on two processes: confusion and diffusion. However, previous studies didn’t compare recent techniques in the image encryption field.This research presents an evaluation of three types of image encryption algorithms includinga Fibonacci Q-matrix in hyperchaotic, Secure Internet of Things (SIT), and AES techniques. The Fibonacci Q-matrix in the hyperchaotic technique makes use of a six-dimension hyperchaotic system's randomly generated numbers and confuses the original image to dilute the permuted image. The objectives here areto analyze the image encryption process for the Fibonacci Q-matrix in hyperchaotic, Secure Internet of Things (SIT), and Advanced Encryption Standard (AES), and compare their encryption robustness. The discussed image encryption techniques were examined through histograms, entropy, Unified Average Changing Intensity (UACI), Number of Pixels Change Rate (NPCR), and correlation coefficients. Since the values of the Chi-squared test were less than (293) for the Hyperchaotic System & Fibonacci Q-matrix method, this indicates that this technique has a uniform distribution and is more efficient. The obtained results provide important confirmation that the image encryption using Fibonacci Q-matrix in hyperchaotic algorithm performed better than both the AES and SIT based on the image values of UACI and NPCR.В епоху інформаційних технологій користувачам доводилося щодня надсилати туди й назад мільйони зображень. Дуже важливо захистити ці фотографії. Важливо захистити вміст зображень за допомогою шифрування цифрових зображень. Використовуючи секретні ключі, цифрові зображення перетворюються на зашумлені зображення в методах шифрування зображень, і ті ж ключі необхідні для відновлення зображень в їх початковий вигляд. Більшість методів шифрування зображень засновані на двох процесах: плутанини та поширенні. Однак у попередніх дослідженнях не порівнювалися нові методи у сфері шифрування зображень. У цьому дослідженні представлено оцінку трьох типів алгоритмів шифрування зображень, включаючи Q-матрицю Фібоначчі у гіперхаотичних методах, методах безпечного Інтернету речей (БІР) та РСШ. Q-матриця Фібоначчі у гіперхаотичній техніці використовує випадково згенеровані числа шестивимірної гіперхаотичної системи і змішує вихідне зображення, щоб розбавити переставлене зображення. Цілями тут є аналіз процесу шифрування зображення для Q-матриці Фібоначчі в гіперхаотичному, безпечному Інтернеті речей та розширеному стандарті шифрування (РСШ) та порівняння їх надійності шифрування. Методи шифрування зображень, що обговорювалися, були перевірені за допомогою гістограм, ентропії, уніфікованої середньої інтенсивності зміни (УСІЗ), швидкості зміни кількості пікселів (ШЗКП) та коефіцієнтів кореляції. Оскільки значення критерію хі-квадрат були меншими (293) для методу гіперхаотичної системи та Q-матриці Фібоначчі, це вказує на те, що цей метод має рівномірний розподіл і ефективніший. Отримані результати є важливим підтвердженням того, що шифрування зображення з використанням Q-матриці Фібоначчі в гіперхаотичному алгоритмі працює краще, ніж як РСШ, так і БІР на основі значень УСІЗ та ШЗКП зображення