Cyberspace : Jurnal Pendidikan Teknologi Informasi Volume 5, Nomor 1, Maret  2021, 44-58

## SAFE ROUTING MODEL AND BALANCED LOAD MODEL FOR WIRELESS SENSOR NETWORK
Julianto Agus Prabowo 1 , Harry Dhika 2
Program Studi Informatika, Fakultas Teknik Ilmu Komputer, Universitas Indraprasta PGRI
E-mail: juliantoagusp@gmail.com , dhikatr@yahoo.com

## Abstract
Wireless  Sensor  Networks  (WSNs)  play  a  very  important  role  in  providing realtime data access for  Big Data and Internet. However, the open deployment, energy  constraint,  and  lack  of  centralized  administration  make  WSNs  very vulnerable to various kinds of malicious attacks. In WSNs identifying malicious sensor  devices  and  eliminating  their  sensed  information  plays  a  very  important role  for  mission  critical  applications.  Standard  cryptography  and  authentication schemes  cannot  be  directly  used  in  WSNs  because  of  the  resource  constraint nature of sensor devices. Thus, energy efficient and low latency methodology is required  for  minimizing  the  impact  of  malicious  sensor  devices.  This  paper presents  a  Secure  and  Load  Balanced  Routing  (SLBR)  scheme  for heterogeneous  clustered  based  WSNs.  SLBR  presents  a  better  trust-based security metric that overcomes the problem when sensors keep oscillating from good to bad state and vice versa, and also SLBR balances load among CH. Thus, aids  in  achieving  better  security,  packet  transmission,  and  energy  efficiency performance.  Experiments  are  conducted  to  evaluate  the  performance  of proposed  SLBR  model  over  existing  trust-based  routing  model  namely Exponential Cat Swarm Optimization (ECSO). The result attained shows SLBR model attains better performance than ECSO in terms of energy efficiency (i.e., network  lifetime  considering  first  sensor  device  death  and  total  sensor  device death),  communication  overhead,  throughput,  packet  processing  latency, malicious sensor device misclassification rate and identification.
Keywords : Energy  efficiency,  External  and  Internal  attacks,  Heterogeneous Wireless  Sensor  Networks,  Load  balancing,  Multi-objective  trust  computation, Trust management mechanism, Secure routing, Reputation evaluation system.

## Abstrak
Wireless  Sensor  Networks  (WSNs)  memainkan  peran  yang  sangat  penting dalam  menyediakan  waktu  akses  data  untuk  aplikasi  Big  Data  dan Internet. Namun,  terbuka  penyebaran,  kendala  energi,  dan  kurangnya administrasi  terpusat  membuat  WSN  sangat  rentan  terhadap  berbagai  macam serangan berbahaya. Di WSN mengidentifikasi sensor berbahaya perangkat dan menghilangkan informasi yang dirasakan memainkan peran yang sangat penting untuk  misi  aplikasi  kritis. Kriptografi  standar  dan  skema  otentikasi  tidak  bisa langsung  digunakan  di  WSN  karena  sifat  kendala  sumber  daya  perangkat
sensor. Jadi, energi metodologi yang efisien dan latensi rendah diperlukan untuk meminimalkan  dampak  berbahaya  perangkat  sensor. Makalah  ini  menyajikan skema Secure and Load Balanced Routing (SLBR) untuk WSN berbasis cluster yang heterogen. SLBR menyajikan metrik keamanan berbasis kepercayaan yang lebih baik yang mengatasi masalah saat sensor terus berosilasi dari kondisi baik ke buruk dan sebaliknya Sebaliknya, dan SLBR menyeimbangkan beban antara CH. Dengan  demikian,  membantu  mencapai  keamanan  yang  lebih  baik, transmisi  paket,  dan  kinerja  efisiensi  energi. Eksperimen  dilakukan  untuk mengevaluasi  kinerja  model  SLBR  yang  diusulkan  di  atas  model  perutean berbasis  kepercayaan  yang  ada  yaitu  Eksponensial  Cat  Swarm  Optimization (ECSO). Hasil  yang  dicapai  menunjukkan  SLBR  model  mencapai  kinerja  yang lebih  baik  daripada  ECSO  dalam  hal  efisiensi  energi  (yaitu,  jaringan  seumur hidup  mempertimbangkan  kematian  perangkat  sensor  pertama  dan  kematian perangkat  sensor  total),  komunikasi  overhead,  throughput,  latensi  pemrosesan paket, kesalahan klasifikasi perangkat sensor berbahaya tingkat dan identifikasi.
Kata  kunci : Efisiensi  energi,  Serangan  Eksternal  dan  Internal,  Nirkabel  Heterogen Jaringan  Sensor,  Load  balancing,  Perhitungan  kepercayaan  multi-tujuan,  Manajemen kepercayaan mekanisme, Perutean aman, Sistem evaluasi reputasi.

## 1. Pendahuluan
Jaringan  Sensor  Nirkabel  telah  menjadi  salah  satu  aspek  penting  dari  Internet  of  Things (IoT)  aplikasi  [1]  dan  memainkan  peran  yang  sangat  penting  dalam  menyediakan  berbagai aplikasi  IoT  menggunakan  node  sensor  nirkabel  seperti  pemantauan  lingkungan,  pertanian, keamanan  negara,  penanggulangan  bencana  dll  [21],  [22],  [23],  dan  [24]. WSN  didefinisikan sebagai  jaringan  perangkat  fisik  dan  peralatan  lain  yang  tertanam  dengan  koneksi  internet  dan sensor  [1],  WSN  memberikan  fleksibilitas  pada  objek  yang  saling  berhubungan  untuk merasakan  dan  mengontrol  kerangka  kerja  dan  ini  mengarah  ke  integrasi  langsung  dari  model komputasi dan dunia fisik. Selanjutnya interkoneksi antara objek tersebut memiliki kemampuan untuk mentransfer data dengan interaksi manusia yang minimal. Disebabkan oleh Fitur inheren WSN,  dapat  dengan  mudah  digunakan  di  lingkungan  manapun  (terutama  bermusuhan),  tetapi rentan terhadap berbagai ancaman [2], [3], [25] yang dapat menyebabkan penularan yang tidak dapat diandalkan.
Mari  kita  ambil misalnya, penjahat dunia maya mencoba mengeksploitasi terminal yang dikonfigurasi dengan buruk untuk merusak data atau mencuri data melalui penempatan hotspot yang  tidak  sah  dan  menyesatkan  pengguna  akhir. Karenanya,  dalam  Untuk  memberikan keamanan  yang  lebih  baik,  model  keamanan  yang  efisien  perlu  dirancang.  Metode  berbasis kriptografi  adalah  metode  konvensional  untuk  mengamankan  jaringan  [9],  [10].  Metode kriptografi  membahas  sejumlah  masalah  yang  berkaitan  dengan  otentikasi,  kebenaran, kerahasiaan,  dan  sertifikasi. Namun  karena  sifat  WSN  yang  beragam,  pendekatan  tradisional gagal  total. Kerugian  utama  dari  teknik  kriptografi  adalah  komputasi  yang  rumit  membuat strategi  kriptografi  tidak  sesuai  untuk  jaringan  sensor  nirkabel,  dan  hal  itu  diamati  strategi  ini memiliki  overhead  energi  yang  lebih  tinggi  [3],  [4]. Karenanya,  untuk  mengatasi  masalah seperti  itu,  Intrusion  Detection  System  (IDS)  telah  digunakan  untuk  menyediakan  mekanisme keamanan [5], [47]. Intrusion Detection System bertujuan untuk mendeteksi perilaku perangkat sensor  atau  fitur  unggulan  terkait  ke  perangkat  sensor. Model  IDS  berbasis  kepercayaan  telah mendapatkan  popularitas  dan  telah  menunjukkan  signifikansi  peningkatan  dalam  mencapai keamanan yang efektif terhadap serangan internal [4], [5], [33], [34], [35], [36] di jaringan Peer- to-Peer (P2P) dan WSN juga.
IDS  memiliki  beberapa  aplikasi  di  WSN;  perutean  keamanan  adalah  salah  satunya,  di mana  algoritme  yang  dirancang  memilih  berdasarkan  jalur  yang  paling  aman  pada  evaluasi

## WIRELESS SENSOR NETWORK
kepercayaan  perangkat  sensor  yang  berdekatan  [6]. Selain  itu,  [7]  memperkenalkan  model kepercayaan pertama untuk WSN,  kerangka  kerja menggunakan  reputasi terdistribusi  [11] dan diuraikan  dalam  [7]  di  mana  dalam  model  mendeteksi  perangkat  sensor  yang  rusak  sesuai dengan  data  transaksional  antar  tetangga  perangkat  sensor. Node  menghitung  reputasi  sensor mitranya  dengan  membangun  peringkat  itu  menunjukkan  "kooperatif"  [7]  perangkat  sensor mitra dalam menyampaikan data atau kualitas kemampuan node untuk menyampaikan informasi secara  akurat  di  jaringan  sensor. Dalam  [7]  rekomendasi  kepercayaan  tidak  dipertimbangkan, karena  itu  gagal  mendeteksi  sejumlah  serangan  internal. Selanjutnya,  [8]  menerapkan  IDS menggunakan  kepercayaan  QoS  dan  kepercayaan  sosial  yang  membantu  menginformasikan metrik  kepercayaan,  bagaimanapun,  evaluasi  keakraban  nilai-nilai  hanya  bergantung  pada terjadinya interaksi maksimum di antara node ini. Fenomena ini dapat dengan mudah disesatkan oleh  perangkat  sensor  yang  tidak  jujur  melewati  batas  interaksi  normal. Selanjutnya,  dengan pertumbuhan Internet, volume yang sangat besar data sedang dibuat yang mengarah ke berbagai ancaman dan masalah keamanan. Secara umum, mengadopsi IDS yang ada akan menyebabkan jumlah  paket  yang  lebih  tinggi  yang  dijatuhkan  karena  berat  skenario  beban  lalu  lintas. IDS kemudian  menjadi  lebih  kompleks  mengingat  kasus-kasus  seperti  itu  di  Big  Data  lingkungan Hidup. Dengan  demikian,  evaluasi  kepercayaan  hanya  menggunakan  informasi  status  berbasis paket  standar  ketika  data  yang  sangat  besar  menjadi  sangat  menantang  karena  keefektifan komputasi kepercayaan bisa jadi berkurang secara signifikan. Untuk menghindari degradasi ini, diperlukan  penghitungan  kepercayaan  yang  efektif  model  yang  membawa  pengorbanan  yang baik untuk melakukan serangan orang dalam dengan mempertimbangkan lingkungan Big Data. Tantangan utama untuk membangun model perutean yang aman dan efisien untuk WSN adalah sebagai berikut:
a. Menyeimbangkan tradeoff antara kinerja dan keamanan, prasyarat untuk heterogen b. WSN [26].
c. Untuk  mendeteksi  perangkat  berosilasi  yang  bergoyang  dari  kondisi  baik  ke  buruk  dan sebaliknya dan mengevaluasi kredibilitas umpan balik yang diberikan oleh perangkat sensor.
d. Penyeimbangan  beban  di  antara  perangkat  kepala  kluster  cukup  menantang  karena  model perutean  yang  ada  selalu  merutekan  paket  ke  node  dengan  parameter  kepercayaan  tertinggi yang menyebabkan overhead di antara kepala cluster.
Hipotesis  penelitian  adalah  banyaknya  model  routing  berbasis  multipath  dan kepercayaan  model  berbasis  yang  dimodelkan  bertujuan  untuk  menyeimbangkan  pengorbanan antara  pengurangan  latensi,  efisiensi  energi  dan  mengurangi  overhead  dalam  penyediaan keamanan  untuk  WSN. Namun,  kepercayaan  yang  ada  model  perutean  berbasis  gagal  untuk membedakan  perangkat  WSN  yang  berosilasi  dan  menyebabkan  overhead  energi  di  antara perangkat  WSN  berperilaku  baik. Makalah  ini  berhipotesis  bahwa,  routing  paket  melalui  yang terkecil  overhead  energi  dengan  perangkat  parameter  kepercayaan  tertinggi  akan  membantu dalam mencapai tingkat keamanan yang optimal dan persyaratan kinerja seumur hidup jaringan dari  jaringan  sensor  nirkabel  heterogen.  Untuk  mengatasi  tantangan  penelitian,  pekerjaan  ini menyajikan  Secure  Load  Balanced  Routing  (SLBR)  model  untuk  WSN  heterogen  berbasis cluster. Model  SLBR  menggunakan  Latensi  Rendah  Teknik  perutean  Multipath  Berbasis Kluster Hemat Energi (LLEECMP) [19]. LLEECMP memilih CH dengan kategori energi yang berbeda  (yaitu,  rendah  ke  tinggi). Teknik  LLEECMP  menetapkan  dua  multipath  yang  berbeda untuk mentransmisikan paket real-time dan non-real-time di mana paket dirutekan melalui jalur terpendek  (yaitu,  untuk  mengurangi  latensi). Selanjutnya,  SLBR  mempekerjakan  a  teknik keamanan  berbasis  kepercayaan  yang  dimodelkan  dalam  bagian  III  dan  dimasukkan  ke  dalam LLEECMP. Itu  Metrik  kepercayaan  SLBR  dimodelkan  untuk  secara  akurat  membangun kredibilitas  umpan  balik,  mengidentifikasi  berosilasi  perangkat  dari  kondisi  baik  ke  buruk  dan sebaliknya, dan masa depan bobot keamanan perangkat sensor. Selanjutnya, untuk mengurangi overhead  di  antara  CH  dalam  model  SLBR,  metrik  perutean  dengan  beban  seimbang  adalah disajikan. Model SLBR akan membantu mencapai keamanan yang lebih baik dengan transmisi paket dan kinerja efisiensi energi.
Sisa  kertas  diatur  sebagai  berikut. Pada  bagian  II,  penelitian  survei  aman  yang  ada  metode perutean  untuk  WSN  dibahas. Pada  bagian  III,  perutean  berbasis  kepercayaan  efisien  yang diusulkan  metode  untuk  WSN  heterogen  berbasis  cluster  disajikan. Dalam  percobaan  bagian kedua  dari  belakang  studi  dilakukan. Kesimpulan  dan  pekerjaan  masa  depan  dijelaskan  di bagian terakhir.

## 2. Survei Literatur
Bagian ini menyajikan survei ekstensif tentang berbagai skema perutean aman yang ada jaringan  sensor  nirkabel. Baru-baru  ini,  sejumlah  model  berbasis  kepercayaan  telah diperkenalkan  menangani  persyaratan  Quality  of  Service  (QoS)  dan  keamanan  untuk  aplikasi Big  Data. Untuk  menangani  masalah  yang  disebutkan  di  atas  dalam  [12]  menyajikan  model komputasi kepercayaan berbasis Bayesian untuk WSN perutean hierarkis. Kepercayaan dihitung menggunakan  informasi  status  paket  dan  perangkat  sensor  berbahaya  diidentifikasi menggunakan  parameter  thresholding  kepercayaan. Dalam  [13]  disajikan  Skema  Evaluasi Kepercayaan dan Reputasi Berbasis Eksponensial (ETRES) untuk keamanan penyediaan untuk jaringan  sensor  nirkabel. Untuk  mengukur  Direct  Trust  (DT)  digunakan  metode  entropi. Selanjutnya,  untuk  memperkuat  komunikasi  dan  menghadirkan  lebih  banyak  keandalan, Kepercayaan  Tidak  Langsung  (IDT)  digunakan. Model  dapat  secara  dinamis  menyesuaikan bobot  kepercayaan  untuk  mengurangi  dampak  yang  ditimbulkan  ke  perangkat  sensor  yang disusupi.
Dalam  [14]  disajikan  desain  perutean  sadar  kepercayaan  berbasis  multi-atribut  untuk WSNs. Perutean  selesai  berdasarkan  perangkat  sensor  dengan  rekomendasi,  energi,  dan parameter  komunikasi  yang  lebih  baik  menggunakan  jendela  geser  yang  ditingkatkan. Model jendela  geser  mempertimbangkan  frekuensi  serangan  untuk  mengidentifikasi  sifat  jahat penyusup. Dalam  [15]  menunjukkan  bahwa  kebutuhan  aplikasi  IoT  modern  transmisi  paket yang andal di bawah tautan yang tidak dapat diandalkan dan tidak stabil. Akibatnya, terkadang paket  kegagalan  mungkin  timbul  karena  saluran  yang  buruk  dan  tidak  dapat  diandalkan. Jadi, model  reputasi  seharusnya  tidak  menghilangkan  perangkat  sensor  tersebut  sebagai  perangkat berbahaya. Untuk  mengatasi  masalah  seperti  itu  di  [16],  menunjukkan  yang  ada  metode menggunakan  mekanisme  Geographic  Opportunistic  Routing  (GOR)  [28],  [29],  [30],  [31] dengan beberapa perangkat sensor penerusan candidatur. Namun, mekanisme GOR mengalami Denial  of  Serangan  Service  (DoS)  [27]. Ini  karena  beberapa  perangkat  berbahaya  sengaja mengirim secara berlebihan paket tidak valid ke perangkat sensor penerima yang mempengaruhi fungsi  normal  sensor  nirkabel  jaringan. Untuk  mengatasi  serangan  DOS  dan  memodelkan protokol  yang  andal  [16]  disajikan  Entropy  Berdasarkan  metode  GOR  berbasis  Autentikasi Selektif  di  mana  kepercayaan  dihitung  menggunakan  tautan  nirkabel  informasi  status statistik. Model  mereka  mampu  meminimalkan  serangan  DoS  dengan  minimal  biaya komputasi. Namun,  memeriksa  setiap  perangkat  sensor  untuk  memvalidasi  tanda  tangan menginduksi penundaan yang signifikan.
Dalam [37] disajikan model beta yang ditingkatkan untuk mendeteksi perangkat sensor berbahaya. Yang  berdekatan  perangkat  dipilih  berdasarkan  informasi  kepercayaan  selama  fase komunikasi. Status file perangkat sensor yang berdekatan diperbarui secara  berkala. Model ini meningkatkan efisiensi energi WSN. Namun, batasan energi dan memori tidak dipertimbangkan dalam model kepercayaan. Dalam [38] menangani masalah fluktuasi kepercayaan. Kepercayaan dihitung menggunakan kepercayaan langsung dan tidak langsung.
Namun,  kredibilitas  kepercayaan  model  tidak  dipertimbangkan. Dalam  [17],  beberapa metodologi yang ada pertimbangkan sumber daya dan keamanan secara terpisah [39], [40], [41], [42]. Mereka  juga  menunjukkan  seleksi  yang  buruk  node  hop  akan  menyebabkan  kehilangan data  atau  paket  perlu  dikirim  ulang  sehingga  menghasilkan  sumber  daya  yang  lebih  tinggi konsumsi. Untuk pemilihan hop yang lebih baik, mereka menyajikan desain perutean berbasis

## WIRELESS SENSOR NETWORK
kepercayaan yang adaptif. Itu model menggunakan DT,  IDT, dan Witness  Trust (WT) dengan beberapa  atribut  untuk  evaluasi  kepercayaan. Model  ini  membantu  membawa  keseimbangan yang baik antara disipasi energi dan meningkatkan masa pakai WSN. Namun, ini menyebabkan latensi transmisi paket. Untuk meningkatkan kinerja transmisi paket dalam [18] disajikan desain routing  multipath  untuk  WSN  menggunakan  teknik  Exponential  Cat  Swarm  Optimization (ECSO). Teknik  ECSO  adalah  dirancang  dengan  menggabungkan  Cat  Swarm  Optimization dengan Exponential Weighted Moving  Average  teknik. Pada ECSO, CH dipilih menggunakan penguin  fuzzy  dengan  metode  optimasi  koloni  semut  [32]. Setelah  pemilihan  CH,  multipath dibuat  menggunakan  Exponential  Cat  Swarm  Optimization  teknik. Path  yang  ideal  diperoleh untuk  mengkomunikasikan  paket  dengan  mempertimbangkan  berbagai  QoS  parameter  seperti ketersediaan tautan, jarak, penundaan, kepadatan beban, energi, dan kepercayaan. Di sini cluster head  dengan  parameter  QoS  maksimal  digunakan  untuk  pemanfaatan  komunikasi  data multipath  Teknik ECSO. Meskipun model ECSO mencapai  kinerja transmisi paket  yang  lebih baik dengan penyediaan keamanan itu masih menyebabkan overhead di antara CH karena paket- paket  dirutekan  ke  sensor  perangkat  dengan  parameter  QoS  maksimal. Untuk  mengatasi masalah penelitian dalam membawa pengorbanan antara keamanan dan kinerja, prasyarat untuk WSN heterogen (LLEECMP [19] model) dirancang dan selanjutnya sebagai prasyarat, makalah ini  menggunakan  model  keamanan  berbasis  kepercayaan  untuk  jaringan  sensor  nirkabel  yang heterogen

## 3. Model  routing  berbasis  kepercayaan  yang  efisien  untuk  heterogen  berbasis cluster jaringan sensor nirkabel
Bagian  ini  menyajikan  model  Secure  Load  Balanced  Routing  untuk  sensor  nirkabel heterogen  jaringan. Layanan  aplikasi  heterogen  berbasis  sensor  nirkabel  modern  memerlukan latensi  rendah  pemberian  layanan  dengan  penggunaan  energi  minimal  dan  mekanisme keamanan  yang  baik. Untuk  memenuhi  ini  persyaratan  metode  pengelompokan  yang  efisien yaitu  LLEECMP  [19]  untuk  WSN  heterogen  adalah  diimplementasikan. Pekerjaan  ini memasukkan pemilihan kepala klaster LLEECMP ke dalam SLBR karena itu mencapai kinerja seumur  hidup  jaringan  yang  sangat  baik  jika  dibandingkan  dengan  evolusioner  algoritma komputasi  seperti  Swarm  Optimization  dan  pemilihan  Fuzzy  Based  Cluster  Head metode. Selanjutnya, LLEECMP membawa pertukaran yang baik antara mengurangi latensi dan meningkatkan  seumur  hidup  jaringan. Signifikansi  utama  adalah  LLEECMP  CH  berdasarkan energi  yang  berbeda  level  /  kategori,  dua  jenis  jalur  dipilih  untuk  routing  paket  real-time  dan non-real-time  dan  paket  dirutekan  melalui  jalur  terpendek  menuju  stasiun  pangkalan. Namun, model  LLEECMP  tidak  menyediakan  perutean  yang  aman. Baru-baru  ini,  sejumlah  metode keamanan  telah  disajikan  untuk  WSN.  Secara  umum,  skema  keamanan  digunakan  untuk otentikasi  node  dan  perlindungan  data. Pekerjaan  ini  terutama  berfokus  pada  membangun metode  otentikasi  node  yang  efisien  untuk  LLEECMP  di  clustered  berbasis  WSN heterogen. Skema  otentikasi  berbasis  kepercayaan  adalah  salah  satu  metode  yang  efektif digunakan  di  WSN. Namun,  skema  keamanan  berbasis  kepercayaan  yang  ada  tidak  efisien sebagai  umpan  balik  kredibilitas  tidak  akurat. Lebih  lanjut,  model  keamanan  berbasis kepercayaan yang ada  tidak dapat mendeteksi perangkat  jahat perangkat sensor  saat berosilasi dari  kondisi  baik  ke  buruk  atau  sebaliknya. Seiring  dengan,  yang  ada  model  menginduksi overhead  perutean  di  antara  perangkat  sensor  dengan  parameter  kepercayaan  tertinggi. Ini adalah  karena  dalam  skema  perutean  berbasis  kepercayaan  yang  ada,  paket  diarahkan  ke perangkat sensor dengan parameter kepercayaan tertinggi. Untuk mengatasi masalah penelitian, pekerjaan  ini  menyajikan  kepercayaan  model  routing  berbasis  (yaitu,  Secure  Load  Balanced Routing Model) untuk cluster berbasis heterogen jaringan sensor nirkabel.

## a) Model Jaringan dan Model Energi:
Untuk mengevaluasi kinerja perutean model yang diusulkan, pengaturan berikut adalah dipertimbangkan. Perangkat  sensor  tidak  bersifat  seluler. Kepala  cluster  menerima  dan mentransmisikan  data. Stasiun  pangkalan  sudah  diperbaiki  dan  ditempatkan  jauh  dari  area penginderaan. Paket  masuk  jaringan  berukuran  sama. Transmisi  paket  rentan  terhadap  latensi dan  kehilangan. Setiap  sensor  perangkat  memiliki  energi  yang  berbeda  satu  sama lain. Konsumsi  energi  perangkat  sensor  untuk  WSN  yang  heterogen  bergantung  pada  model komunikasi  radio  yang  diadopsi. Dalam  energi  kerja  ini  disipasi  penginderaan,  komunikasi radio  dan  unit  pemrosesan  dipertimbangkan  dalam  pemodelan  konsumsi  energi. Unit penginderaan merasakan paket dan kemudian mentransmisikan ke unit pemrosesan. Kemudian, unit  pemrosesan  memproses  paket-paket  ini  dan  mengontrol  unit  komunikasi. Radio  unit komunikasi melakukan komunikasi nirkabel  di antara perangkat sensor. Unit  utamanya  adalah pemancar  dan  penerima  antena  dan  komponen  amplifikasi. Energi  yang  terakumulasi  disipasi oleh ketiga unit ini adalah disipasi energi kumulatif oleh masing-masing unit. Oleh karena itu, disipasi energi kumulatif diperoleh sebagai berikut
𝐶 𝔼 = 𝐾 𝔼 + 𝐿 𝔼 + 𝐷 𝔼 di mana, , 𝐿 𝔼 𝐾 𝔼 dan 𝐷 𝔼 adalah disipasi energi unit pemrosesan, penginderaan dan komunikasi, masing-masing. Model energi yang diterapkan memberikan distribusi energi yang lebih idealis di jaringan sensor nirkabel heterogen [19].
b) Umpan balik dan evaluasi model kredibilitas:
Bagian ini menyajikan umpan balik dan model evaluasi kredibilitas untuk WSN berbasis  cluster. Pertama,  pekerjaan  ini  menghitung  Tingkat  Kepercayaan  (TL)  yang dimiliki  perangkat  sensor  tentang  Perangkat  Sensor  masing-masing  (SD)  /  Kepala Klaster  (CH). Artinya,  perangkat  sensor  menyimpan  informasi  tingkat  kepercayaan keseluruhan interaksi yang dibuat SD dengan SD lainnya. Untuk mengurangi overhead penyimpanan di antara perangkat sensor dan menetapkan bobot khusus sesi untuk interaksi, pekerjaan ini  menggunakan  pembaruan  rata-rata  eksponensial  operasi  untuk  menyimpan  hasil tingkat  kepercayaan. Membiarkan 𝑆𝑒𝑐 𝑢 𝑜 ( 𝑥 , 𝑦 ) menggambarkan  tingkat  kepercayaan keseluruhan itu
(,) Perangkat  sensor  memiliki  perangkat  sensor  dengan  mempertimbangkan  jenis layanan  tertentu  dengan  interaksi  di periode  sesi. Operasi  pemutakhiran  tingkat kepercayaan dapat dihitung menggunakan berikut ini ℎ persamaan,
𝑆𝑒𝑐 𝑢 𝑜 ( 𝑥 , 𝑦 ) = 𝛾 ∗ 𝑆𝑒𝑐 𝑟𝑒𝑐 ( 𝑥 , 𝑦 ) + (1 ― 𝛾 ) ∗ 𝑆𝑒𝑐 𝑢 𝑜 ― 1 ( 𝑥 , 𝑦 ).(1) Dengan 𝑆𝑒𝑐 𝑟𝑒𝑐 yang  menggambarkan  parameter  tingkat  Kepercayaan  dari  transaksi terbaru. Bersamaan  dengan  ini  Work  menyajikan  model  keamanan  berbasis  umpan balik di mana perangkat sensor memberikan umpan balik tentang kualitas pengalaman dengan perangkat sensor lain menggunakan persamaan berikut,
𝑆𝑒𝑐 𝑟𝑒𝑐 = { 0, 𝑖𝑓 interaksi tidak dapat dipercaya , 1, 𝑖𝑓 interaksi dapat dipercaya , ∈ (0,1), sebaliknya . (2)
Dalam Persamaan. (1), dioptimalkan menurut Collected Variance (CV) 𝛽 𝑢 𝑜 ( 𝑥 , 𝑦 ) yang mana dihitung menggunakan persamaan berikut,
𝛾 = 𝑊 + 𝑑 ∗𝜇𝑢 𝑜 ( 𝑥 , 𝑦 )
1 + 𝛽𝑢 𝑜 ( 𝑥 , 𝑦 ) (3)
Simpangan kumulatif dihitung menggunakan persamaan berikut 𝛽 𝑢 𝑜 ( 𝑥 , 𝑦 ) = 𝑑 ∗ 𝜇 𝑢 𝑜 ( 𝑥 , 𝑦 ) + (1 ― 𝑑 ) ∗ 𝛽 𝑢 𝑜 ― 1 ( 𝑥 , 𝑦 ). (4)

## WIRELESS SENSOR NETWORK
Dimana  d  adalah  parameter  konstan  yang  menggambarkan  bagaimana  sistem berperilaku  sehubungan  dengan  kegagalan  baru-baru  ini. Itu  dapat  dihitung menggunakan persamaan berikut
𝜇 𝑢 𝑜 ( 𝑥 , 𝑦 ) = | 𝑆𝑒𝑐 𝑢 𝑜 \ ― 1 ( 𝑥 , 𝑦 ) ― 𝑆𝑒𝑐 𝑟𝑒𝑐 | . (5)
Dengan  demikian,  model  tersebut  memberikan  reputasi  yang  kurang  untuk varian  terkini  daripada  varian  yang  dikumpulkan  dan  sebaliknya  jika  kita menurun. Lebih  jauh,  itu  terlihat 𝜇 𝑢 𝑜 ( 𝑥 , 𝑦 ) meningkat  begitu  juga. Ini  menunjukkan lebih  dari  itu  signifikansi  (yaitu,  ambang  batas  yang  lebih  tinggi)  diberikan  untuk umpan  balik  terbaru. Juga,  menggambarkan  reputasi  bobot  (yaitu,  ambang)  yang membantu mencegah menjadi parameter tetap.
𝕍 𝑢 𝑜 ( 𝑥 , 𝑦 ) =Σ 𝑝 ∈ ℋ ( 𝑆𝑒𝑐 𝑢 𝑜 ( 𝑥 , 𝑝 ) ― 𝑆𝑒𝑐 𝑢 𝑜 ( 𝑦 , 𝑝 ) ) 2 | ℋ ( 𝑥 , 𝑦 )| (6)
di  mana p mewakili  perangkat  sensor  umum,menggambarkan  perangkat  sensor  umum dengan siapa ℋ (x,y) perangkat sensor dan telah berinteraksi.
Selanjutnya,  untuk  membangun  hubungan  antara  perangkat  sensor  dan, perangkat  sensor ( ℝ (x,y) ) pertama  membandingkan  dengan  variasi asosiasi. Kemudian perbarui asosiasi menggunakan berikut (,) ℐ persamaan ℝ 𝑢 𝑜
( 𝑥 , 𝑦 ) = { ℝ 𝑢 𝑜 ― 1 ( 𝑥 , 𝑦 ) +1 ― ℝ 𝑢 𝑜 ― 1 ( 𝑥 , 𝑦 ) 𝑋 , 𝑖𝑓 𝕍 𝑢 𝑜 ( 𝑥 , 𝑦 ) < ℋ , ℝ 𝑢 𝑜 ― 1 ( 𝑥 , 𝑦 ) ―1 ― ℝ 𝑢 𝑜 ― 1 ( 𝑥 , 𝑦 ) 𝑌 , 𝑒𝑙𝑠𝑒 , (7)
Dengan  demikian,  model  tersebut  memberikan  reputasi  yang  kurang  untuk varian  terkini  daripada  varian  yang  dikumpulkan  dan  sebaliknya  jika  kita menurun. Lebih jauh, itu terlihat meningkat begitu juga. Ini menunjukkan lebih banyak ( 𝜇 𝑢 𝑜 ( 𝑥 , 𝑦 ) )signifikansi  (yaitu,  ambang  batas  yang  lebih  tinggi)  diberikan  untuk  umpan balik  terbaru. Juga,  menggambarkan  reputasibobot  (yaitu,  ambang)  yang  membantu mencegah menjadi parameter tetap.
Variasi  Personalisasi  (PV)  dalam  umpan  balik  yang  dapat  dipercaya  di  antara perangkat sensor dan diperolehdengan berinteraksi dengan perangkat sensor umum dan menggunakan persamaan berikut.
𝕍 𝑢 𝑜 ( 𝑥 , 𝑦 ) =Σ 𝑝 ∈ ℋ ( 𝑆𝑒𝑐 𝑢 𝑜 ( 𝑥 , 𝑝 ) ― 𝑆𝑒𝑐 𝑢 𝑜 ( 𝑦 , 𝑝 ) ) 2 | ℋ ( 𝑥 , 𝑦 )| (6)
di  mana  mewakili  perangkat  sensor  umum,  menggambarkan  perangkat  sensor  umum dengan siapa ℋ (x,y) perangkat sensor dan telah berinteraksi.
Selanjutnya,  untuk  membangun  hubungan  antara  perangkat  sensor  dan,  perangkat sensor ( ℝ (x,y) ) pertama membandingkan dengan  variasi asosiasi. Kemudian perbarui asosiasi menggunakan berikut 𝕍 𝑢 𝑜 ( 𝑥 , 𝑦 ) ℐ persamaan
ℝ 𝑢 𝑜
( 𝑥 , 𝑦 ) = { ℝ 𝑢 𝑜 ― 1 ( 𝑥 , 𝑦 ) +1 ― ℝ 𝑢 𝑜 ― 1 ( 𝑥 , 𝑦 ) 𝑋 , 𝑖𝑓 𝕍 𝑢 𝑜 ( 𝑥 , 𝑦 ) < ℋ , ℝ 𝑢 𝑜 ― 1 ( 𝑥 , 𝑦 ) ―1 ― ℝ 𝑢 𝑜 ― 1 ( 𝑥 , 𝑦 ) 𝑌 , 𝑒𝑙𝑠𝑒 , (7) di mana menggambarkan parameter hadiah dan menggambarkan parameter penalti, dan kedua  parameter  tersebut  bisa  dimodifikasi  secara  dinamis  berdasarkan  kebutuhan keamanan sistem.

## c) Evaluasi kredibilitas umpan balik:
Pekerjaan  ini  mengevaluasi  kredibilitas  informasi  umpan  balik. Dalam keamanan  berbasis  kepercayaan  yang  ada  model  untuk  jaringan  sensor  nirkabel, informasi kepercayaan yang diberikan oleh perangkat sensor yang baik adalahdianggap benar  dan  umpan  balik  yang  diberikan  oleh  perangkat  sensor  berbahaya  adalah salah. Namun,  secara  nyata  waktu  lingkungan  WSN  pertimbangan  ini  mungkin  tidak selalu  benar  karena  perangkat  sensor  yang  baik  mungkin  memberikan  informasi kepercayaan negatif dan perangkat sensor berbahaya secara berkala dapat memberikan informasi  positif  mempercayai  informasi  untuk  menyembunyikan  perilakunya  yang berbahaya. Dengan demikian, penting untuk membangun yang efisien Metode evaluasi kredibilitas  umpan  balik. Untuk  menghitung  tingkat  kepercayaan,  umpan  balik diberikan  oleh  sensor  perangkat  dengan  keandalan  yang  baik  dapat  dipercaya  dan aman. Dengan  demikian,  bobot  tinggi  diberikan  pada  sensor  tersebut  perangkat  jika dibandingkan dengan perangkat sensor keandalan rendah. Membiarkan mendefinisikan Umpan  Balik  (,)  Kredibilitas  (FC)  perangkat  sensor  dari  sudut  pandang  perangkat sensor. Itu bisa diperkirakan ′menggunakan persamaan berikut
𝔽 𝑢 𝑜
( 𝑥 , 𝑦 ) = { 1 ―log ( 𝑆𝑒𝑐 𝑢 𝑜 ( 𝑥 , 𝑦 ) ) log 𝜃 , 𝑖𝑓 ℝ 𝑢 𝑜 ( 𝑥 , 𝑦 ) > 𝜃 ,0, 𝑒𝑙𝑠𝑒 (8)
dimana log 0 menggambarkan parameter kesamaan yang paling tidak dapat ditoleransi.
d) Evaluasi Kepercayaan Langsung:
Bagian ini menyajikan evaluasi Direct Trust komunikasi intra cluster (yaitu, di antara  Sensor  Perangkat  (SD)  dan  Cluster  Head  (CH))  dan  komunikasi  antar  cluster (yaitu,  antara  Cluster  Head  ke  Cluster  Head  dan  Cluster  Head  ke  Base Station). Membiarkan mewakili nilai langsung yang dapat dipercaya 𝕃 𝑢 𝑜 ( 𝑥 , 𝑦 ) perangkat sensor itu memiliki perangkat sensor dengan setidaknya interaksi dalam contoh sesi. ℎ Menggunakan  metrik  yang  dapat  dipercaya,  Kepercayaan  Langsung  dihitung menggunakan persamaan berikut
𝕃 𝑢 𝑜 ( 𝑥 , 𝑦 ) = 𝑆𝑒𝑐 𝑢 𝑜 ( 𝑥 , 𝑦 ). (9)
Jadi,  menggunakan  Persamaan. (9)  jika  perangkat  sensor  memberikan  kinerja transmisi  yang  lebih  baik,  maka  sensor  perangkat  akan  memberikan  parameter terpercaya yang ideal. Ini membantu perangkat sensor untuk lebih dipercaya parameter dari sudut pandang perangkat sensor.

## WIRELESS SENSOR NETWORK

## e) Evaluasi Kepercayaan Tidak Langsung:
Bagian ini menyajikan evaluasi Indirect Trust komunikasi intra cluster dan antar cluster komunikasi berdasarkan pengalaman dari perangkat sensor lain. Untuk mencapai aman komunikasi, perangkat sensor meminta sensor lain untuk memberikan informasi umpan  balik  dari  sensor  perangkat  yang  beroperasi  dengan  perangkat  sensor tertentu. Perangkat sensor mengumpulkan umpan balik dari yang lain perangkat sensor untuk komputasi Indirect Trust menggunakan persamaan berikut
𝔾 𝑢 𝑜 ( 𝑥 , 𝑦 ) = { Σ 𝑝 ∈ 𝑍 ― { 𝑥 } 𝔽 𝑢 𝑜 ( 𝑥 , 𝑝 ) ∗ 𝕃 𝑢 𝑜 ( 𝑥 , 𝑦 )Σ 𝑝 ∈ 𝑍 ― { 𝑥 } 𝔽 𝑢 𝑜 ( 𝑥 , 𝑝 ),0, 𝑖𝑓 | 𝑍 ― { 𝑥 }| > 0, 𝑖𝑓 | 𝑍 ― { 𝑥 }| = 0. 𝑖𝑓 | 𝑍 ― { 𝑥 }| > 0, (10) 𝑖𝑓 | 𝑍 ― { 𝑥 }| = 0.(10)
dimana, 𝑍 = 𝕊 ( 𝑦 ) menggambarkan  set  perangkat  sensor,  yang  berinteraksi  dengan perangkat sensor.
f) Evaluasi Kepercayaan terbaru:
Bagian ini menyajikan evaluasi Trust Terkini untuk komunikasi intra cluster dan antar  cluster  komunikasi  di  bawah  WSN  yang  heterogen. Parameter  tepercaya  terbaru dapat dihitung menggunakan metrik kepercayaan Langsung dan Tidak Langsung. Disini Direct  Trust  diberikan  kepercayaan  yang  lebih  tinggi  sebagai  perangkat  sensor komputasi  melakukan  lebih  banyak  interaksi  dengan  perangkat  sensor  target. Biarkan ℂ 𝑢𝑜 ( 𝑥 , 𝑦 ) menjelaskan parameter tepercaya saat ini yang dimiliki  perangkat sensor pada perangkat sensor.
ℂ 𝑢 𝑜 ( 𝑥 , 𝑦 ) = 𝛿 ∗ 𝕃 𝑢 𝑜 ( 𝑥 , 𝑦 ) + (1 ― 𝛿 ) ∗ 𝔾 𝑢 𝑜 ( 𝑥 , 𝑦 ) (11)
dimana 𝛿 menggambarkan  bobot  parameter  yang  dapat  dipercaya  yang  dapat  dievaluasi menggunakan persamaan berikut 𝛿 = 𝕋 𝑢 ( 𝑥 , 𝑦 ) 𝕋 𝑢 ( 𝑥 , 𝑦 ) + 𝕋 𝑢 ( 𝑥 , 𝑦 )(12)
𝕋 𝑢 ( 𝑥 , 𝑦 ) perangkat dalam contoh sesi. Kemudian, menggambarkan ukuran interaksi rata- rata yang lain 𝕋 𝑢 ( 𝑥 , 𝑦) perangkat sensor telah dilakukan sehubungan dengan perangkat sensor dan dibuat dengan menggunakan berikut persamaan 𝕋 𝑢 ( 𝑥 , 𝑦 ) =Σ 𝑝 ∈ 𝑍 ― { 𝑥 } 𝔽 𝑢 𝑜 ( 𝑥 , 𝑝 ) ∗ 𝕋 𝑢 ( 𝑝 , 𝑦 )| 𝑍 ― { 𝑥 }| (13)
g) Evaluasi Kepercayaan Historis:
Bagian  ini menyajikan  Evaluasi  Kepercayaan  Historis  komunikasi  intra cluster dan  inters  komunikasi  cluster  di  bawah  WSN  heterogen. Seiring  berjalannya  waktu, parameter  tepercaya  terbaru  akan  menjadi  parameter  historis  yang  dapat dipercaya. Mirip  dengan  komputasi  parameter  yang  dapat  dipercaya,  file  parameter kepercayaan  historis  dihitung  dengan  operasi  pembaruan  rata-rata  secara eksponensial. Membiarkan 𝕃 𝑢 𝑜 ( 𝑥 , 𝑦 ) menjelaskan  parameter  Historical  Trust  yang dimiliki perangkat sensor pada perangkat sensor.
𝕃 𝑢 𝑜 ( 𝑥 , 𝑦 ) = 𝜑 ∗ 𝕃 𝑢 𝑜 ― 1 ( 𝑥 , 𝑦 ) + ℂ 𝑢 𝑜 ― 1 ( 𝑥 , 𝑦 )2, (14)
Dimana 𝜑 (0 ≤ 𝜑 ≤ 1) adalah parameter reward dan. Dengan menggunakan  Historical Trust 𝕃 00 ( 𝑥 , 𝑦 )  =  0 parameter,  perangkat  sensor  berbahaya  saat  ini  yang  berinteraksi dengan perangkat sensor tertentu tidak bisacepat berperilaku ideal dengan mengabaikan perilaku  sebelumnya. Untuk  perangkat  sensor  yang  akan  dianggap  sebagai  ideal, seseorang harus berinteraksi secara kooperatif untuk sejumlah besar interaksi sehingga parameter  tepercaya  terbarunya  dapat  diganti  dengan  parameter  Kepercayaan Historisnya.

## 4. Hasil Simulasi Dan Analisis
Bagian  ini  melakukan  evaluasi  kinerja  model  SLBR  yang  diusulkan  pada  ECSO yang ada model  perutean  [18]. Simulator  SENSORIA  [20]  dipertimbangkan  untuk  studi eksperimental. Itu kinerja skema perutean aman yang diusulkan dan yang ada dievaluasi dalam  istilah  berbahaya  tingkat  kesalahan  klasifikasi  perangkat  sensor,  identifikasi perangkat  sensor  berbahaya,  throughput  sistem,  dan  efisiensi  energi  (yaitu,  umur jaringan). Untuk  mengevaluasi  kinerja  1000  perangkat  sensor  ditempatkan  di  area penginderaan  100m  ×  100m  yang  terdiri  dari  persentase  tertentu  yang  berbahaya perangkat  sensor. Pekerjaan  ini  masing-masing  dianggap  10%,  20%,  30%,  dan 40%. Simulasi  pengaturan  parameter  untuk  analisis  eksperimental  ditabulasikan  pada Tabel I.

## TABEL I. SIMULASI PARAMETER YANG DIPERTIMBANGKAN
Parameter Jaringan Nilai Area Jaringan / Simulasi 100m x100m Jumlah stasiun pangkalan / Sink 1 Jumlah perangkat sensor 500 sampai 1000 Jumlah perangkat sensor berbahaya 10, 20, 30, dan 40 (%) Protokol MAC IEEE 802.11b dengan 1 Mbps Propagasi radio / Jangkauan transmisi masing- masing sensor alat 6 meter Rentang penginderaan setiap perangkat 3 meter Energi awal setiap perangkat sensor 0,05-0,2 Joule (j) Disipasi energi radio 50 nj / bit Kontrol panjang paket 248 bit Panjang paket data 2000 bit Kecepatan transmisi data 100 bit / dtk Bandwidth 10.000 bit / dtk Merasakan waktu acara 0,1 dtk Jenis perangkat sensor Suhu Konsumsi energi menganggur (Eelec) 50 nj / bit Energi amplifikasi (Emp) 100 pJ / bit / m2

## WIRELESS SENSOR NETWORK
a) Evaluasi  kinerja  tingkat  kesalahan  klasifikasi  perangkat  sensor  berbahaya mempertimbangkan bervariasi
persentase  node  berbahaya: Bagian  ini  menyajikan  evaluasi  kinerja  tingkat kesalahan klasifikasi perangkat sensor berbahaya SLBR yang diusulkan melalui model perutean  ECSO  yang  ada  di  bawah  WSN  berbasis  cluster  yang  heterogen. Itu  kinerja tingkat kesalahan klasifikasi perangkat sensor berbahaya  yang dicapai oleh SLBR  dan ECSO  Mengingat  ukuran  perangkat  sensor  berbahaya  yang  berbeda  ditunjukkan  pada Gambar. 1. Dari hasil yang diperoleh itu dapat dilihat bahwa SLBR mengurangi tingkat kesalahan klasifikasi sebesar 28,57%, 34,0%, 22,0%, dan 35,135% melebihi ECSO saat perangkat  sensor  berbahaya  masing-masing  adalah  10%,  20%,  30%,  dan  40%. Dari Hasil keseluruhan yang dicapai terlihat SLBR jauh lebih efisien daripada model ECSO yang  ada  mempertimbangkan  perangkat  sensor  berbahaya  yang  berbeda  untuk kesalahan klasifikasi perangkat sensor berbahaya di jaringan sensor nirkabel.
Evaluasi  kinerja  tingkat  identifikasi  perangkat  sensor  berbahaya  mempertimbangkan bervariasi perangkat sensor berbahaya.

## 5. Kesimpulan
Meminimalkan  disipasi  energi  dengan  penyediaan  keamanan  yang  lebih  baik  sangat diinginkan  di  Big  modern  Aplikasi  data  dan  IoT. Selanjutnya,  untuk  memenuhi  aplikasi  ini,
0 10 20 30 40 50 60 10 20 30 40 Kes al ah an Kl as if ik as i (%) Tingkat Kesalahan Klasifikasi Perangkat

## Sensor Berbahaya
ESCO SLBR
penting untuk mengurangi latensi dengan hasil yang lebih baik dan overhead komunikasi yang minimal. Jadi, untuk memberikan yang efisien mekanisme keamanan dengan kebutuhan energi WSN,  metode  yang  ada  menggunakan  trust-  metode  keamanan  berbasis. Namun,  model  ini tidak efisien  jika perangkat  sensor tetap menyala berosilasi dari perilaku berbahaya  ke  normal dan  sebaliknya. Selanjutnya,  komunikasi  multipathdigunakan  oleh  beberapa  metode  yang  ada untuk mengurangi latensi komunikasi. Namun, ini pendekatan menginduksi overhead energi di antara  CH  sebagai  perangkat  dengan  parameter  kepercayaan  maksimal  dipilih  untuk  paket perutean. Untuk  mengatasi  masalah  penelitian,  pekerjaan  ini  menyajikan  beban  yang  aman model  perutean  yang  seimbang. Eksperimen  dilakukan  untuk  mengevaluasi  kinerja  model SLBR di atas model ECSO. Tingkat kesalahan klasifikasi perangkat sensor berbahaya rata-rata sebesar  29,92%  adalah  dicapai  oleh  SLBR  dibandingkan  model  ECSO. Kemudian  identifikasi perangkat  sensor  berbahaya  rata-rata  peningkatan  sebesar  18,46%  dicapai  oleh  SLBR dibandingkan  model  ECSO. Throughput  rata-rata  peningkatan  sebesar  21,45%  dicapai  oleh SLBR  dibandingkan  ECSO. Overhead  komunikasi  rata-rata  dan  pengurangan  latensi pemrosesan  paket  sebesar  69,95%  dan  21,13%  dicapai  oleh  SLBR  melalui  ECSO  model, masing-masing. Peningkatan kinerja seumur hidup jaringan sebesar 45,86% dan 61,45% dicapai oleh  SLBR  atas  ECSO  dengan  mempertimbangkan  kematian  perangkat  sensor  pertama  dan kematian  perangkat  sensor  total,  masing-masing. Hasil  signifikan  yang  dicapai  adalah  karena penggunaan  metrik  kepercayaan  bersih  dan  beban  yang  lebih  baik  model balancing. Pengurangan latensi rata-rata 67,5% dan 42,23% dicapai oleh SLBR selama [16] dan [17],  masing-masing. Hasil  keseluruhan  yang  dicapai  menunjukkan  efisiensi  model  SLBR terhadap  status  model  seni  [16],  [17],  dan  [18]. Signifikansi  pekerjaan  penelitian  dijelaskan sebagai  berikut.  Metode  perutean  dengan  beban  seimbang  yang  aman  disajikan. Model  ini mengurangi  overhead  CH  yang  membantu  peningkatan  seumur  hidup  CH. Jalur  terpendek dengan  beban  paket  paling  sedikit,  parameter  kepercayaan  maksimum,  dan  parameter  energi yang  lebih  baik  digunakan  untuk  paket  routing  di  WSN  heterogen  berbasis  cluster. Itu  Model SLBR  mencapai  kinerja  masa  pakai  yang  lebih  baik  daripada  ECSO baik  dalam  hal  kematian node  pertama  maupun  total  kematian  node. Dengan  demikian,  membantu  meningkatkan konektivitas  jaringan  WSN. Model  SLBR  mencapai  throughput  yang  lebih  baik,  mengurangi kesalahan  klasifikasi,  meningkatkan  identifikasi  node  berbahaya  dengan  latensi  dan  overhead komunikasi  yang  lebih  sedikit  jika  dibandingkan  dengan  ECSO  [18],  dan  teknologi  canggih lainnya  metode  perutean  aman  [16],  [17]. Pekerjaan  masa  depan  akan  mempertimbangkan evaluasi  kinerja  mempertimbangkan  parameter  jaringan  lainnya  dan  juga  mempertimbangkan menganalisis paket untuk mendeteksi yang berbeda jenis serangan.

## Referensi
[1] T.  M  Behera,  SK  Mohapatra,  UC  Samal,  MS  Khan,  M.  Dansoman,  &  AH Gangdom,
“Pemilihan cluster-head berbasis energi sisa di WSN untuk aplikasi IoT,” IEEE Internet of
Things Journal, 6 (3), 5132-5139, 2019.
[2] K.  Kalkan,  “SUNTEC:  SDN  Memanfaatkan  Pengelompokan  Aman  berbasis Kepercayaan  di  IoT,”  Komputer  Jaringan,  178.  107328.  10.1016  / j.comnet.2020.107328, 2020.
[3] Xueqiang  Yin,  dan  Shining  Li. “Model  evaluasi  kepercayaan  dengan  pembobotan berbasis  entropi  untuk  deteksi  node  berbahaya  dalam  jaringan  sensor  nirkabel, ”EURASIP Journal on Wireless Komunikasi dan Jaringan, (2019) 2019: 198.

## WIRELESS SENSOR NETWORK
[4] BD  Narayan, P.  Vineetha, dan BKR  Alluri, “Peningkatan pemilihan kepala klaster berbasis  kepercayaan  dalam jaringan  sensor  nirkabel,  "Dalam  Inovasi  dalam  ilmu komputer dan teknik (hlm. 263-
275). Springer, Singapura, 2019.
[5] Danyang Qin, Songxiang Yang, Shuang Jia, Yan Zhang, Jingya Ma, dan Qun Ding, "Penelitian  tentang  Mekanisme  Perutean  Aman  Berbasis  Kepercayaan  untuk Jaringan Sensor Nirkabel, "di IEEE
Access, vol. 5, hlm. 9599-9609, DOI: 10.1109 / ACCESS.2017.2706973, 2017.
[6] Osama  AlFarraj,  Ahmad  AlZubi,  Amr  Tolba,  “Pemilihan  tetangga  berbasis kepercayaan  menggunakan  aktivasi  berfungsi  untuk  perutean  yang  aman  dalam jaringan  sensor  nirkabel,  "Journal  of  Ambient  Intelligence  dan  Komputasi Manusiawi, https://doi.org/10.1007/s12652-018-0885-1, 2018.
[7] Shuzie  Nie,  “Model  kepercayaan  baru  dari  pengoptimalan  dinamis  berdasarkan metode entropi  dalam  nirkabel jaringan  sensor,  ”Komputasi  Cluster  22  (7):  1–10, DOI: 10.1007 / s10586-017-1337-y, 2017.
[8] Raja  Waseem  Anwar,  Anazida  Zainal,  Fatma  Outay,  Ansar  Yasar,  Saleem  Iqbal “BTEM:
Mekanisme evaluasi kepercayaan berbasis kepercayaan untuk Jaringan Sensor Nirkabel
”, Generasi Mendatang Sistem Komputer, Volume 96, DOI:
10.1016/j.future.2019.02.004,2019.
[9] S.  Agrawal,  ML  Das  dan  J.  Lopez,  "Deteksi  Serangan  Penangkap  Node  di  Sensor Nirkabel  Networks,  "dalam  IEEE  Systems  Journal,  vol.  13,  no.  1,  pp.  238-247, March 2019.
[10] AA  Fröhlich,  RM  Scheffel,  D.  Kozhaya  dan  PE  Veríssimo,  "Byzantine  Resilient Protocol  for  the  IoT,  "dalam  IEEE  Internet  of  Things  Journal,  vol.  6,  no.  2,  pp. 2506-2517, April 2019.
[11] AW  Al-Dabbagh,  Y.  Li  dan  T.  Chen,  "Sistem  Deteksi  Intrusi  untuk  Serangan Cyber di Sistem Kontrol Jaringan Nirkabel, "dalam Transaksi IEEE di Sirkuit dan Sistem II: Express Briefs, vol. 65, tidak. 8, hlm.1049-1053, Agustus 2018.
[12] W.  Meng,  W.  Li,  C.  Su,  J.  Zhou  dan  R.  Lu,  "Meningkatkan  Manajemen Kepercayaan  untuk  Nirkabel  Deteksi  Intrusi  melalui  Pengambilan  Sampel  Lalu Lintas di Era Big Data, "dalam IEEE Access, vol. 6, hlm. 7234-7243, 2018.
[13] J. Zhao, J. Huang dan N. Xiong, "Kepercayaan dan Reputasi Berbasis Eksponensial yang  Efektif  Evaluation  System  in  Wireless  Sensor  Networks,  "dalam  IEEE Access, vol. 7, pp. 33859-33869,2019.
[14] B. Sun dan D. Li, "Protokol Perutean Sadar Tepercaya Dengan Multi-Atribut untuk WSNs, "dalam IEEE Access, vol. 6, pp. 4725-4741, 2018.
[15] H. Sedjelmaci, SM Senouci dan T. Taleb, "Game Keamanan Akurat untuk Sumber Daya Rendah Perangkat IoT, "dalam IEEE Transactions on Vehicular Technology, vol. 66, no. 10, pp. 9381-9393, Oktober 2017.
[16] C.  Lyu,  X.  Zhang,  Z.  Liu  dan  C.  Chi,  "Geografis  Berbasis  Otentikasi  Selektif Routing  Oportunistik  dalam  Jaringan  Sensor  Nirkabel  untuk  Internet  of  Things Against DoS Attacks, "dalam IEEE Access, vol. 7, pp. 31068-31082, 2019.
[17] NA Khalid, Q. Bai dan A. Al-Anbuky, "Adaptive Trust-Based Routing Protocol for Large Scale WSNs, "dalam IEEE Access, vol. 7, pp. 143539-143549, 2019.
[18] PKH  Kulkarni  dan  P.  Malathi  Jesudason,  "Transmisi  data  multipath  di  WSN menggunakan  eksponensial  cat  swarm  dan  optimasi  fuzzy,  "dalam  IET Communications, vol. 13, no. 11, hlm.1685-1695, 16 7 2019.
[19] Gousia Thahniyath,  M. Jayaprasad,  “Teknik Perutean  Latensi Rendah dan  Hemat Energi
untuk  Jaringan  Sensor  Nirkabel  Hetrogeneous  berbasis  Cluster,  dalam  Journal  of Advanced  Research  dalam  Dynamical  and  Control  Systems,  vol.2,  pp.977-985, 2018.
[20] JN Al-Karaki dan GA Al-Mashaqbeh, "SENSORIA: Platform Simulasi Baru untuk Jaringan  Sensor  Nirkabel,  "Konferensi  Internasional  2007  tentang  Teknologi Sensor dan Aplikasi (SENSORCOMM 2007), Valencia, hlm.424-429, 2007.
[21] I.  Butun,  SD  Morgera,  dan  R.  Sankar,  "Sebuah  survei  sistem  deteksi  intrusi  di nirkabel
jaringan  sensor,  ”IEEE  Communications  Surveys  &  Tutorials,  vol. 16,  tidak. 1,  hlm. 266–282,2014.
[22] A. Abduvaliyev, ASK Pathan, Jianying Zhou, R. Roman, dan Wai-Choong Wong, “Di area penting dari sistem deteksi intrusi dalam jaringan sensor nirkabel, ”IEEE Communications Survei & Tutorial, vol. 15, tidak. 3, hlm. 1223–1237, 2013.
[23] BB  Zarpelão,  RS  Miani,  CT  Kawakani,  dan  SC  de  Alvarenga,  “Survei  intrusi deteksi  di  Internet  of  Things,  ”Jurnal  Aplikasi  Jaringan  dan  Komputer,  vol. 84, hal.25–37, 2017.
[24] A. Ghosal dan S. Halder, “Sebuah survei tentang deteksi intrusi hemat energi pada sensor  nirkabel  jaringan,  ”Journal  of  Ambient  Intelligence  dan  Smart Environments, vol. 9, tidak. 2, hlm. 239– 261, 2017.
[25] Z. Ruirui, X. Xin, “Deteksi Intrusi di Jaringan Sensor Nirkabel dengan Peningkatan NSA  Berdasarkan  Divisi  Luar  Angkasa  ”,  Jurnal  sensor,  SN  -  1687-725X  UR https://doi.org/10.1155/2019/5451263, 2019.
[26] F. Gianluigi, Z. Mengjia, H. Xu, Z. Bo, F. Xiangxiang, "Nirkabel Energi Heterogen Protokol  Pengelompokan  Jaringan  Sensor  ",  Komunikasi  Nirkabel  dan  Komputasi Seluler, vol. 1530-8669, https://doi.org/10.1155/2019/7367281, 2019.
[27] DR Raymond dan SF Midkiff, “Denial-of-service dalam jaringan sensor nirkabel: Serangan dan pertahanan, "IEEE Pervasive Computing, no.1, hlm 74-81, 2008.
[28] R.  Sanchez-Iborra  dan  M.  Cano,  “JOKER:  Protokol  perutean  oportunistik  baru,", "IEEE Journal on Selected Area in Communications, vol. 34, tidak. 5, hlm. 1690- 1703, Mei 2016.
[29] J. Luo, J. Hu, D.Wu, dan R. Li, "Algoritme perutean oportunistik untuk pemilihan node relai di jaringan sensor nirkabel, "IEEE Trans. Ind. Informat., vol. 11, no. 1, pp. 112-121, Feb. 2015.
[30] J.  So  dan  H.  Byun,  “Perutean  oportunistik  yang  seimbang  untuk  sensor  nirkabel duty-cycled jaringan, "IEEE Transactions on Mobile Computing, vol. 16, no. 7, pp. 1940-1955, Jul. 2017
[31] L.  Cheng,  J.  Niu,  J.  Cao,  SK  Das,  dan  Y.  Gu,  "QoS  sadar  perutean  oportunistik geografis
dalam jaringan sensor nirkabel, "IEEE Trans. Parallel Distrib. Syst., vol. 25, no. 7, pp. 1864-1875, Juli 2014.
[32] PKH  Kulkarni,  P.  Malathi,  "PFuzzyACO:  Pendekatan  Pengoptimalan  Berbasis Fuzzy  untuk  Energi-  sadar  Cluster  Head  Selection  di  WSN,  "Journal  of  Internet Technology, vol. 20, no. 6, pp.
1787-1800, November 2019.

## WIRELESS SENSOR NETWORK
[33] Y. Liu et al., `` QTSAC: Sebuah protokol MAC hemat energi untuk meminimalkan penundaan dalam nirkabel jaringan sensor, '' IEEE Access, vol. 6, hlm.8273-8291, 2018.
[34] J. Tang,  A.  Liu, J. Zhang, NN Xiong,  Z. Zeng, dan T. Wang, `ʻA perutean aman berbasis  kepercayaan  skema  menggunakan  pendekatan  traceback  untuk  jaringan sensor nirkabel penghasil energi Sensor, vol. 18, tidak. 3, hlm.751, 2018.
[35] M.  Huang  et  al.,  ``  Skema  caching  berbasis  perutean  layanan  untuk  CRN  yang dibantu cloud, '' IEEE Access, vol. 6, hlm.15787-15805, 2018.
[36] T. Qiu, Y. Zhang, D. Qiao, X. Zhang, ML  Wymore, dan AK Sangaiah, `` Waktu yang tepat skema sinkronisasi untuk Internet of Things industri, '' IEEE Trans. Ind. Informat., Vol. 14, tidak. 8, hlm.3570-3580, Agustus 2018.
[37] V.  Umarani,  KS  Sundaram,  dan  D.  Jayashree,  `ʻEnhanced  beta  trust  model  in wireless sensor jaringan, '' dalam Proc. Int. Conf. Inf. Komun. Menanamkan. Syst., Februari 2016, hlm. 1-5.
[38] N.  Labraoui,  ``  Sebuah  skema  manajemen  kepercayaan  handal  dalam  jaringan sensor nirkabel, '' di Proc. IEEE Int. Symp. Program. Syst. (ISPS), April 2015, hlm. 1-6.
[39] G.  Han,  J.  Jiang,  L.  Shu,  J.  Niu,  dan  H.-C. Chao,``  Manajemen  dan  penerapan kepercayaan  pada  jaringan  sensor  nirkabel:  Sebuah  survei,  ''  J.Comput. Syst. Sci., Vol. 80, tidak. 3, hlm. 602-617, 2014.
[40] J.  Jiang,  G.  Han,  F.Wang,  L.  Shu,  dan  M.  Guizani,  ``  Model  kepercayaan terdistribusi  yang  efisien  untuk  jaringan  sensor  nirkabel,  ''  IEEE  Trans. Distribusi Paralel. Syst., Vol. 26, tidak. 5, hlm. 1228-1237, 2015.
[41] A.  Ahmed,  KA  Bakar,  MI  Channa,  K.  Haseeb,  dan  AW  Khan,  ``  TERP:  A  trust and energy protokol perutean sadar untuk jaringan sensor nirkabel, '' IEEE Sensors J., vol. 15, tidak. 12, hlm. 6962- 6972, 2015.
[42] NA  Khalid,  ``  Pengambilan  keputusan  routing  berbasis  kepercayaan  terdistribusi untuk WSN, '' Ph.D. disertasi, School Eng., Comput. Matematika. Sci., Universitas Auckland Technol., Auckland, Selandia Baru, 2019.