Sualtı akustik algılayıcı ağlarda gizli dinleme enküçüklemesi ve ağ yaşam süresi enbüyüklemesi ödünleşmesinin karışık tamsayı programlama yaklaşımıyla modellenmesi ve irdelenmesi
Modeling the tradeoff between eavesdropping and network lifetime through a mixed integer programming approach in underwater acoustic sensor networks
Yazar: ALPER ÖZMEN
Danışman: PROF. DR. BÜLENT TAVLI ; DOÇ. DR. HÜSEYİN UĞUR YILDIZ
TOBB Ekonomi ve Teknoloji Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2021
Konu: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering
Dizin: Kablosuz ağlar = Wireless networks ; Karma tamsayılı programlama = Mixed integer programming ; Matematiksel programlama = Mathematical programming

Özet:
Karasal ortamdaki kablosuz algılayıcı ağlar hakkında birçok araştırma yapılmasına rağmen sualtı akustik algılayıcı ağlar (SAAA'lar) hakkında görece daha az araştırma yapılmıştır. Son yıllarda ise SAAA'lara olan ilgi çeşitli sebeplerden ötürü artmıştır. Sualtı ortamın karakteristik farklılıklarından ötürü, karasal ortamda yapılan araştırmalar SAAA'lara direkt uygulanamamaktadır. Elektromanyetik ve optik haberleşme suda verimli şekilde çalışmadığından ötürü SAAA'larda akustik haberleşme tercih edilmektedir. SAAA'lar genellikle zorlu sualtı ortamlara yerleştirilirler ve bu sebeple birçok güvenlik tehlikesiyle karşı karşıya kalırlar. Dahası, akustik haberleşmenin karakteristik özelliklerinden ötürü düşmanca saldırılara karşı savunmasızdırlar. En tehlikeli güvenlik tehditlerinden birisi de gizli dinleme saldırısıdır. Gizli dinleme saldırısı, saldırgan düğümün ağdaki algılayıcı düğümler arasındaki haberleşmeyi gizlice dinlemesi ile gerçekleşmektedir. İletim gücü seviyelerinin dikkatli şekilde atanması ve veri akış yollarının optimizasyonu gizli dinleme saldırılarının kapsamını hafifletmeye yardımcı olsa da, ağ yaşam süresini negatif olarak etkilemektedir. Bu çalışmada, SAAA'larda gizli dinleme potansiyeli riskini minimize eden ve belli bir gizli dinleme riski altında ağ yaşam süresini maksimize eden iki optimizasyon modeli önerilmiştir. Sonuçlar göstermektedir ki, gizli dinleme riskinin minimize edildiği durumdaki ağ yaşam süresi, gizli dinleme kısıtının olmadığı durumdaki ağ yaşam süresinden oldukça kısadır. Benzer şekilde gizli dinleme riskine karşı önlemler gevşetildiğinde, SAAA'larda ağ yaşam süresi önemli derecede artmaktadır.

Abstract:
Although there are plenty of research on wireless sensor networks in the terrestrial environment, there are relatively little research on underwater acoustic sensor networks (UASNs). In recent years, UASNs attract considerable attention for a variety of reasons. Because of the characteristic differences of the underwater environment, the studies conducted in terrestrial environment cannot be directly applied to UASNs. In UASNs, acoustic communication is preferred rather than electromagnetic and optical communication which cannot work efficiently in underwater. UASNs are often placed in severe environments and therefore they face many safety hazards. Moreover, because of the harsh characteristics of the underwater environment, they are vulnerable to hostile attacks. One of the most dangerous security threats is the eavesdropping attack where an attacker node silently taps the information exchanged between the sensor nodes. While careful assignment of transmission power levels and optimization of data flow paths can help mitigate the scope of eavesdropping attacks, it can negatively impact network lifetime. In this study, two optimization models are proposed where the first model minimizes the eavesdropping risk in UASNs while the second model maximizes network lifetime under a precise level of an eavesdropping risk. The results show that the networks lifetime obtained when eavesdropping risk is minimized are considerably shorter than the network lifetime obtained in the absence of eavesdropping constraint. Similarly, when the precautions against the eavesdropping risks are relaxed, network lifetime in UASNs increases significantly.