DOI: https://doi.org/10.1007/s12083-025-02194-3
تاريخ النشر: 2026-02-13
المؤلف: Jamal Alotaibi
الموضوع الرئيسي: الأمان في شبكات الاستشعار اللاسلكية
نظرة عامة
تقدم ورقة البحث EPSTM، وهو نظام إدارة ثقة محسّن بواسطة سرب الجسيمات التطورية، مصمم لتعزيز أمان الشبكات اللاسلكية المركزية للمعلومات (IC-WSNs) في سياق تطبيقات إنترنت الأشياء (IoT). نظرًا للثغرات الموجودة في الشبكات اللاسلكية بسبب طبيعتها اللاسلكية والموارد المحدودة، يتناول EPSTM التهديدات الأمنية الداخلية من خلال استخدام آلية تقييم الثقة التي تتضمن مقاييس مثل قرب الجهاز، واستهلاك الطاقة، وموثوقية نقل البيانات، وتوقيت تسليم الرسائل. تسهل هذه المقاربة متعددة الأوجه اتخاذ قرارات توجيه آمنة وتخفف من الأنشطة الخبيثة داخل الشبكة.
تشير نتائج المحاكاة إلى أن EPSTM يتفوق بشكل كبير على التقنيات الحالية المتطورة، محققًا دقة مثيرة للإعجاب تبلغ 98.66% في تقييم الثقة لشبكة تتكون من 100 عقدة. تسلط النتائج الضوء على تقليل أوقات الاستجابة، وتأخيرات المصادقة، وحجم الطلبات من العقد المخترقة، مما يبرز فعالية النظام في تعزيز الاتصالات الآمنة والموفرة للطاقة والموثوقة في إنترنت الأشياء. بشكل عام، يظهر EPSTM كحل قوي لنشر إنترنت الأشياء على نطاق واسع، مما يظهر أداءً متفوقًا عبر مقاييس مختلفة تتعلق بتقييم الثقة والأمان وكفاءة الطاقة.
مقدمة
تسلط مقدمة ورقة البحث هذه الضوء على التأثير التحويلي لإنترنت الأشياء (IoT) على إدارة البيانات عبر مختلف القطاعات، مثل الرعاية الصحية والمدن الذكية. تؤكد على ظهور الشبكات المركزية للمعلومات (ICN) ضمن الشبكات اللاسلكية المستندة إلى إنترنت الأشياء (WSNs)، والتي تعطي الأولوية للوصول إلى المعلومات المعتمدة على المحتوى على الاتصالات التقليدية من طرف إلى طرف. بينما تقدم ICN مزايا مثل قابلية التوسع وكفاءة الطاقة، لا تزال هناك تحديات، لا سيما فيما يتعلق بضمان الجهاز، وإدارة الثقة، والاتصالات الموفرة للطاقة بسبب الموارد المحدودة لعقد WSN.
تقدم الدراسة نظام إدارة الثقة المحسن بواسطة سرب الجسيمات التطورية (EPSTM)، وهو إطار جديد مصمم لمصادقة عقد إنترنت الأشياء ومواجهة الأنشطة الخبيثة في الشبكات اللاسلكية. يقترح آلية شاملة لتقييم الثقة تتضمن مقاييس محددة للشبكة—مثل قرب الجهاز واستهلاك الطاقة—لتسهيل اتخاذ قرارات توجيه آمنة. تحدد البحث أوجه القصور في نماذج الثقة الحالية المعتمدة على ICN والسمعة في معالجة الهجمات الداخلية وقيود الموارد. من الجدير بالذكر أن EPSO-EETMS يعزز الأمان وكفاءة الطاقة من خلال حساب أوزان الثقة المثلى ديناميكيًا، محققًا دقة تقييم ثقة تبلغ 98.66% في الشبكات المكونة من 100 عقدة، بينما يقلل أيضًا من أوقات الاستجابة ويقلل من تأخيرات المصادقة. توضح الورقة هيكلها، موضحة مراجعة الأدبيات، والمنهجية، والنتائج، والآثار، واتجاهات البحث المستقبلية.
طرق
تم تصميم نموذج الثقة المحسن بواسطة سرب الجسيمات (EPSTM) لتسهيل الاتصالات الآمنة والموفرة للطاقة بين العقد في بيئات إنترنت الأشياء (IoT)، تحديدًا ضمن الشبكات اللاسلكية للدائرة المتكاملة (IC-WSNs). يعمل الإطار من خلال سير عمل مكون من ثلاث مراحل، تبدأ بمرحلة تُعرف باسم “العقدة”.
في هذه المرحلة الأولية، يفرض النموذج قيدًا يضمن أن جميع الأوزان المخصصة لمقاييس الثقة غير سالبة ومجموعها يساوي واحد. تضمن هذه المقاربة أن يساهم كل مقياس بشكل متناسب في درجة الثقة العامة، مما يعزز قابلية تفسير وحسابات الثقة. يقوم الخوارزم بتقييم كل جسيم باستخدام دالة لياقة متعددة الأهداف توازن بفعالية بين ثلاثة عوامل حاسمة: دقة الكشف، وكفاءة الطاقة، والكمون، مما يحسن أداء الشبكة.
نقاش
تسلط قسم النقاش في الورقة الضوء على التقدمات الحاسمة والتحديات المستمرة في إدارة الثقة ضمن إنترنت الأشياء (IoT) والشبكات اللاسلكية (WSNs). تم اقتراح نماذج مختلفة، مثل حساب الثقة متعدد العوامل لفيراريز وآخرون، ونموذج الثقة الديناميكي القائم على البلوكشين لكومار وشارما، والتي تعزز الاتصالات الآمنة ولكن تواجه قيودًا في البيئات الديناميكية وتقييمات الثقة على المدى الطويل. تهدف طرق أخرى، بما في ذلك OUR-Trust وLegIoT، إلى تقليل التحيزات وتحسين قابلية التوسع ولكن تواجه صعوبات في الحمل الحسابي وكفاءة الطاقة. تكشف الأدبيات عن فجوات كبيرة، لا سيما في معالجة الثغرات في البيئات الديناميكية، وإدارة موارد الطاقة، والتحديات العملية لتنفيذات البلوكشين.
لمعالجة هذه القضايا، يقدم إطار EPSTM عدة ابتكارات، بما في ذلك وحدة تحسين سرب الجسيمات التطورية (E-TRUSTPSO) التي تعدل ديناميكيًا معلمات الثقة بناءً على القرب، واستهلاك الطاقة، وموثوقية البيانات، وتوقيت الرسائل. لا تعزز هذه المقاربة كفاءة الطاقة وتقلل الكمون فحسب، بل تحافظ أيضًا على أمان قوي ضد السلوكيات الخبيثة وهجمات اليوم الصفري. من خلال تحسين مقاييس الثقة ودمجها في وحدة توجيه واعية بالثقة، يعزل EPSTM بفعالية العقد المخترقة بينما يضمن من خلال ذلك إنتاجية عالية وتأخيرات مصادقة منخفضة. يتم التحقق من أداء الإطار من خلال المحاكاة، مما يظهر دقة متفوقة في كشف العقد الخبيثة مقارنةً بأنظمة إدارة الثقة الحالية، مما يبرز إمكاناته للنشر العملي في بيئات إنترنت الأشياء ذات الموارد المحدودة.
DOI: https://doi.org/10.1007/s12083-025-02194-3
Publication Date: 2026-02-13
Author(s): Jamal Alotaibi
Primary Topic: Security in Wireless Sensor Networks
Overview
The research paper presents EPSTM, an Evolutionary Particle Swarm Optimized Trust Management Scheme designed to enhance the security of Information-Centric Wireless Sensor Networks (IC-WSNs) in the context of IoT applications. Given the vulnerabilities inherent in WSNs due to their wireless nature and limited resources, EPSTM addresses internal security threats by employing a trust evaluation mechanism that incorporates metrics such as device proximity, energy consumption, data transmission reliability, and message delivery timing. This multifaceted approach facilitates secure routing decisions and mitigates malicious activities within the network.
Simulation results indicate that EPSTM significantly outperforms existing state-of-the-art techniques, achieving an impressive accuracy of 98.66% in trust evaluation for a network comprising 100 nodes. The findings highlight reductions in response times, authentication delays, and the volume of requests from compromised nodes, underscoring the scheme’s effectiveness in promoting secure, energy-efficient, and reliable IoT communication. Overall, EPSTM emerges as a robust solution for large-scale IoT deployments, demonstrating superior performance across various metrics related to trust evaluation, security, and energy efficiency.
Introduction
The introduction of this research paper highlights the transformative impact of the Internet of Things (IoT) on data management across various sectors, such as healthcare and smart cities. It emphasizes the emergence of information-centric networking (ICN) within IoT-enabled wireless sensor networks (WSNs), which prioritizes content-based information access over traditional end-to-end communication. While ICN offers advantages like scalability and energy efficiency, challenges remain, particularly concerning device assurance, trust management, and energy-efficient communication due to the limited resources of WSN nodes.
The study introduces the Evolutionary Particle Swarm Optimized Trust Management Scheme (EPSTM), a novel framework designed to authenticate IoT nodes and counteract malicious activities in WSNs. It proposes a comprehensive trust evaluation mechanism that incorporates network-specific metrics—such as device proximity and energy consumption—to facilitate secure routing decisions. The research identifies the shortcomings of existing ICN and reputation-based trust models in addressing internal attacks and resource constraints. Notably, the EPSO-EETMS enhances security and energy efficiency by dynamically calculating optimal trust weights, achieving a trust evaluation accuracy of 98.66% in 100-node networks, while also reducing response times and minimizing authentication delays. The paper outlines its structure, detailing a literature review, methodology, findings, implications, and future research directions.
Methods
The proposed Enhanced Particle Swarm Trust Model (EPSTM) is designed to facilitate secure and energy-efficient communication among nodes in Internet of Things (IoT) environments, specifically within Integrated Circuit Wireless Sensor Networks (IC-WSNs). The framework operates through a three-phase workflow, beginning with a stage referred to as “node.”
In this initial phase, the model imposes a constraint ensuring that all weights assigned to trust metrics are non-negative and sum to one. This approach guarantees that each metric contributes proportionally to the overall trust score, thereby enhancing the interpretability and stability of trust computations. The algorithm evaluates each particle using a multi-objective fitness function that effectively balances three critical factors: detection accuracy, energy efficiency, and latency, thereby optimizing the performance of the network.
Discussion
The discussion section of the paper highlights the critical advancements and persistent challenges in trust management within the Internet of Things (IoT) and Wireless Sensor Networks (WSNs). Various models have been proposed, such as Ferraris et al.’s multi-factor trust computation and Kumar and Sharma’s blockchain-based dynamic trust model, which enhance secure communications but face limitations in dynamic environments and long-term trust assessments. Other approaches, including OUR-Trust and LegIoT, aim to mitigate biases and improve scalability but struggle with computational overhead and energy inefficiencies. The literature reveals significant gaps, particularly in addressing vulnerabilities in dynamic settings, energy resource management, and the practical challenges of blockchain implementations.
To address these issues, the proposed EPSTM framework introduces several innovations, including an evolutionary particle swarm optimization (E-TRUSTPSO) module that dynamically adjusts trust parameters based on proximity, energy consumption, data reliability, and message timing. This approach not only enhances energy efficiency and reduces latency but also maintains robust security against malicious behaviors and zero-day attacks. By optimizing trust metrics and integrating them into a trust-aware routing module, EPSTM effectively isolates compromised nodes while ensuring high throughput and low authentication delays. The framework’s performance is validated through simulations, demonstrating superior accuracy in malicious node detection compared to existing trust management schemes, thereby underscoring its potential for practical deployment in resource-constrained IoT environments.