DOI: https://doi.org/10.1038/s41598-026-48128-8
PMID: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/42106393
تاريخ النشر: 2026-05-09
المؤلف: Halima Sadia وآخرون
الموضوع الرئيسي: تنفيذات التشفير والأمان
نظرة عامة
تقدم هذه الدراسة نموذج تشفير هجين يهدف إلى تعزيز الخصوصية وسلامة البيانات في الشبكات اللاسلكية الاستشعارية (WSNs) المدعومة بإنترنت الأشياء (IoT). من خلال دمج الخوارزميات التقليدية مثل RSA وAES وBlowfish، يعالج النموذج القيود التي تفرضها الطبيعة المحدودة للموارد لأجهزة إنترنت الأشياء. أظهرت تقييمات الأداء على مجموعة بيانات من بيانات الاستشعار أن النموذج الهجين تفوق بشكل كبير على الخوارزميات القياسية، محققًا تقليصًا بنسبة 18% في وقت التشفير مقارنة بـ AES، مع الحفاظ على بصمة ذاكرة تبلغ 25.16 كيلوبايت فقط. استخدم النموذج RSA-2048 لتبادل المفاتيح وAES-256/Blowfish لتشفير البيانات، مما أسفر عن معدل نقل بيانات قدره 24.89 كيلوبايت/ثانية وعبء اتصالات قدره 1.32 كيلوبايت. تؤكد هذه النتائج كفاءة النموذج وقوته، مما يجعله مناسبًا للتطبيقات في الوقت الحقيقي في قطاعات مثل الرعاية الصحية والمنازل الذكية.
في الختام، تؤكد الأبحاث على فعالية النموذج الهجين في تأمين الشبكات اللاسلكية الاستشعارية المدعومة بإنترنت الأشياء، حيث أظهرت معدل نجاح بنسبة 100% في التشفير/فك التشفير ودقة مصادقة تبلغ 99.98% عبر أحجام الحمولة المختلفة. تسلط الدراسة الضوء على قدرة النموذج على تحقيق توازن بين الحماية القوية للتشفير مع قيود الأجهزة التقليدية لإنترنت الأشياء، مما يعالج التوتر بين الأمان والموارد الذي أعاق اعتماد التشفير في النشر المعتمد على البطاريات. يُقترح العمل المستقبلي لتعزيز النموذج أكثر، بما في ذلك دمج التشفير بعد الكم، وتشفير المنحنيات البيانية، والتشفير المتجانس، بالإضافة إلى التحقق من النموذج في سيناريوهات العالم الحقيقي على نطاق واسع لضمان قابليته للتوسع وقوته ضد التحديات الأمنية الناشئة في إنترنت الأشياء.
مقدمة
تسلط مقدمة الورقة الضوء على الدور الحاسم للشبكات اللاسلكية الاستشعارية (WSNs) ضمن نظام إنترنت الأشياء (IoT) المتوسع، والذي يدعم تطبيقات متنوعة مثل مراقبة البيئة، والزراعة الذكية، والأتمتة الصناعية. بينما تسهل هذه الشبكات اللاسلكية المدعومة بإنترنت الأشياء جمع البيانات في الوقت الحقيقي واتخاذ قرارات مستنيرة، فإنها تواجه أيضًا تحديات كبيرة فيما يتعلق بخصوصية البيانات وأمانها. تم استخدام طرق التشفير التقليدية، بما في ذلك RSA وAES وBlowfish، لتأمين نقل البيانات وتخزينها؛ ومع ذلك، فإن الطبيعة المحدودة للموارد لأجهزة إنترنت الأشياء – التي تتميز بقوة معالجة محدودة، وذاكرة، وعمر بطارية – تجعل هذه التقنيات التقليدية غير كافية للتطبيقات في الوقت الحقيقي.
تقترح الورقة نموذج تشفير هجين جديد يدمج RSA وAES وBlowfish لتعزيز الحفاظ على الخصوصية وسلامة البيانات في الشبكات اللاسلكية الاستشعارية المدعومة بإنترنت الأشياء. يهدف هذا النهج إلى تحسين أوقات التشفير وفك التشفير، واستخدام الذاكرة، وكفاءة النظام العامة مع الحفاظ على معايير أمان قوية. على وجه التحديد، يستخدم النموذج RSA لتبادل المفاتيح الأولية لتقليل التكاليف الحاسوبية، بينما تتعامل خوارزميات التشفير المتماثلة الخفيفة (AES وBlowfish) مع تشفير البيانات الكبيرة. من خلال معالجة القيود الفريدة لبيئات إنترنت الأشياء، يسعى الحل المقترح إلى ضمان قابلية التوسع والأمان، مما يساهم في نظام إنترنت الأشياء موثوق في ظل المخاوف المتزايدة بشأن خروقات البيانات وانتهاكات الخصوصية.
طرق
تتناول قسم الطرق في ورقة البحث نهجًا شاملاً لتعزيز الخصوصية وسلامة البيانات في الشبكات اللاسلكية الاستشعارية المدعومة بإنترنت الأشياء (WSNs) من خلال خوارزميات تشفير متقدمة. تعالج المنهجية المقترحة قيود الموارد لأجهزة إنترنت الأشياء مع ضمان أمان قوي ضد التهديدات المحتملة. يتم استخدام استراتيجية معالجة متسلسلة، حيث يتم استخدام AES تليها Blowfish لتحسين استخدام الذاكرة من خلال إعادة استخدام المخازن المؤقتة. يتم دمج RSA-2048 لتحقيق توازن بين الأمان والجدوى على الأجهزة المحدودة، بينما تستفيد AES-256 من تسريع الأجهزة على شرائح إنترنت الأشياء الحديثة لتقليل استهلاك الطاقة. يسمح هذا التصميم بالتنفيذ الفعال دون الاعتماد على تحميل السحابة أو مسرعات التشفير المتخصصة.
تقدم الدراسة تقنية تشفير جديدة تم تحسينها خصيصًا لأجهزة إنترنت الأشياء منخفضة الطاقة، مع إعطاء الأولوية لقدرات التشفير القوية مع الحد الأدنى من متطلبات الطاقة الحاسوبية. تهدف هذه التقنية، جنبًا إلى جنب مع آلية مصادقة خفيفة، إلى إنشاء نظام إنترنت الأشياء آمن وفعال يحمي المعلومات الشخصية مع ضمان إمكانية الوصول إلى البيانات. تستند تقييمات الأداء إلى مجموعة بيانات مختبر أبحاث إنتل بيركلي، مع إدارة القيم الشاذة الإحصائية من خلال طريقة النطاق الربعي. كما تؤكد الدراسة على أهمية مجموعة بيانات تركيبية لتقييم ومقارنة خوارزميات التشفير بشكل شامل عبر سيناريوهات مختلفة، مما يضمن تقييم دقيق لنزاهة البيانات وسرية البيانات وتقييمات الأمان بالنسبة لميزات الإدخال لكل سيناريو تشفير.
نقاش
في سياق الشبكات اللاسلكية الاستشعارية المدعومة بإنترنت الأشياء (WSNs)، فإن الحفاظ على الخصوصية وسلامة البيانات أمر بالغ الأهمية بسبب الطبيعة الحساسة للبيانات التي تجمعها عقد الاستشعار. تؤكد الأبحاث على ضرورة تنفيذ وظيفة تشفير \( E \) التي تحول بشكل فعال البيانات الخاصة \( P \) إلى نص مشفر \( C \)، مما يضمن أن كل عنصر \( p \in P \) مشفر بشكل آمن لمنع الوصول غير المصرح به. يجب أن يوازن هذا التشفير بين تدابير الأمان القوية والكفاءة الحاسوبية المطلوبة من قبل أجهزة إنترنت الأشياء المحدودة الموارد. بالإضافة إلى ذلك، يتم اقتراح وظيفة مصادقة \( H \) لحماية سلامة البيانات من خلال إنشاء علامة مصادقة \( h \) لمجموعة البيانات \( S \). تتيح هذه الآلية التحقق من سلامة البيانات من خلال مقارنة العلامة المحسوبة \( H(S’) \) مع العلامة المستلمة \( h’ \)، مما يكشف عن أي تعديلات غير مصرح بها.
تناقش الورقة أيضًا التحديات المتعلقة بتحقيق نقل وتخزين البيانات بشكل فعال وقابل للتوسع في المشهد المتزايد بسرعة لأجهزة إنترنت الأشياء. تدعو إلى نموذج تشفير هجين يدمج خوارزميات مثبتة مثل RSA-2048 وAES-256 وBlowfish-128، مصممة لتلبية القيود الفريدة لبيئات إنترنت الأشياء. يهدف هذا النموذج إلى تعزيز الحفاظ على الخصوصية، وضمان سلامة البيانات، والحفاظ على الكفاءة التشغيلية، مما يعالج قيود طرق التشفير التقليدية. تدعم المنهجية المقترحة محاكاة واسعة تقارن أداء النهج الهجين مع التقنيات الحالية، مما يساهم في تعزيز تدابير الأمان في الشبكات اللاسلكية الاستشعارية المدعومة بإنترنت الأشياء.
القيود
يتناول قسم القيود القيود والتحديات المرتبطة بنتائج الدراسة. يسلط الضوء على أنه بينما توفر الأبحاث رؤى قيمة حول أنواع المصادقة وتطبيقاتها، هناك قيود متأصلة قد تؤثر على قابلية تعميم النتائج وتطبيقها. على وجه التحديد، قد تكون الدراسة محدودة بنطاق الدراسات المرجعية التي تم تحليلها، والانحيازات المحتملة في اختيار طرق المصادقة، والسياقات المتنوعة التي تم تطبيق هذه الطرق فيها.
بالإضافة إلى ذلك، قد تشمل القيود نقص البيانات الشاملة حول فعالية كل نوع مصادقة عبر ديموغرافيات وبيئات مختلفة. قد يؤدي ذلك إلى فهم غير مكتمل لمزاياها وعيوبها. يُشجع على إجراء أبحاث مستقبلية لمعالجة هذه الفجوات واستكشاف الآثار طويلة الأجل لطرق المصادقة التي تم مناقشتها.
DOI: https://doi.org/10.1038/s41598-026-48128-8
PMID: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/42106393
Publication Date: 2026-05-09
Author(s): Halima Sadia et al.
Primary Topic: Cryptographic Implementations and Security
Overview
This study introduces a hybrid cryptographic model aimed at enhancing privacy and data integrity in IoT-enabled Wireless Sensor Networks (WSNs). By integrating traditional algorithms such as RSA, AES, and Blowfish, the model addresses the limitations posed by the resource-constrained nature of IoT devices. Performance evaluations on a dataset of sensor data revealed that the hybrid model significantly outperformed standard algorithms, achieving an 18% reduction in encryption time compared to AES, while maintaining a memory footprint of only 25.16 KB. The model utilized RSA-2048 for key exchange and AES-256/Blowfish for data encryption, resulting in a data throughput of 24.89 KB/s and a communication overhead of 1.32 KB. These findings underscore the model’s efficiency and robustness, making it suitable for real-time applications in sectors such as healthcare and smart homes.
In conclusion, the research validates the hybrid model’s effectiveness in securing IoT-enabled WSNs, demonstrating a 100% success rate in encryption/decryption and 99.98% authentication accuracy across various payload sizes. The study highlights the model’s ability to balance strong cryptographic protection with the constraints of typical IoT hardware, addressing the security-resource tension that has hindered cryptographic adoption in battery-powered deployments. Future work is suggested to enhance the model further, including the integration of post-quantum cryptography, elliptic curve cryptography, and homomorphic encryption, as well as validating the model in large-scale real-world scenarios to ensure its scalability and robustness against emerging IoT security challenges.
Introduction
The introduction of the paper highlights the critical role of Wireless Sensor Networks (WSNs) within the expanding Internet of Things (IoT) ecosystem, which supports diverse applications such as environmental monitoring, smart agriculture, and industrial automation. While these IoT-enabled WSNs facilitate real-time data collection and informed decision-making, they also face significant challenges regarding data privacy and security. Traditional cryptographic methods, including RSA, AES, and Blowfish, have been employed to secure data transmission and storage; however, the resource-constrained nature of IoT devices—characterized by limited processing power, memory, and battery life—renders these conventional techniques inadequate for real-time applications.
The paper proposes a novel hybrid cryptographic model that integrates RSA, AES, and Blowfish to enhance privacy preservation and data integrity in IoT-enabled WSNs. This approach aims to optimize encryption and decryption times, memory usage, and overall system efficiency while maintaining robust security standards. Specifically, the model utilizes RSA for initial key exchange to amortize computational costs, while lightweight symmetric ciphers (AES and Blowfish) handle bulk data encryption. By addressing the unique constraints of IoT environments, the proposed solution seeks to ensure scalability and security, thereby contributing to a trustworthy IoT ecosystem amidst growing concerns over data breaches and privacy violations.
Methods
The methods section of the research paper details a comprehensive approach to enhancing privacy and data integrity in Internet of Things (IoT)-enabled Wireless Sensor Networks (WSNs) through advanced cryptographic algorithms. The proposed methodology addresses the resource constraints of IoT devices while ensuring robust security against potential threats. A sequential processing strategy is employed, utilizing AES followed by Blowfish to optimize memory usage through buffer reuse. RSA-2048 is integrated to strike a balance between security and feasibility on constrained hardware, while AES-256 leverages hardware acceleration on modern IoT chips to minimize power consumption. This design allows for effective deployment without reliance on cloud offloading or specialized cryptographic accelerators.
The research introduces a novel encryption technique specifically optimized for low-power IoT devices, prioritizing strong encryption capabilities with minimal processing power requirements. This technique, combined with a lightweight authentication mechanism, aims to create a secure and efficient IoT ecosystem that protects personal information while ensuring data accessibility. Performance evaluations are based on the Intel Berkeley Research Lab dataset, with statistical outliers managed through the interquartile range method. The study also emphasizes the importance of a synthetic dataset to comprehensively evaluate and compare cryptographic algorithms across various scenarios, ensuring that the integrity, confidentiality, and security ratings are accurately assessed in relation to the input features of each cryptographic scenario.
Discussion
In the context of IoT-enabled Wireless Sensor Networks (WSNs), the preservation of privacy and data integrity is paramount due to the sensitive nature of the data collected by sensor nodes. The research emphasizes the necessity of implementing an encryption function \( E \) that effectively transforms private data \( P \) into ciphertext \( C \), ensuring that each element \( p \in P \) is securely encrypted to prevent unauthorized access. This encryption must balance strong security measures with the computational efficiency required by resource-constrained IoT devices. Additionally, an authentication function \( H \) is proposed to safeguard data integrity by generating an authentication tag \( h \) for the data set \( S \). This mechanism allows for the verification of data integrity by comparing the computed tag \( H(S’) \) with the received tag \( h’ \), thus detecting any unauthorized modifications.
The paper further discusses the challenges of achieving efficient and scalable data transmission and storage in the rapidly growing landscape of IoT devices. It advocates for a hybrid cryptographic model that integrates established algorithms such as RSA-2048, AES-256, and Blowfish-128, tailored to meet the unique constraints of IoT environments. This model aims to enhance privacy preservation, ensure data integrity, and maintain operational efficiency, addressing the limitations of traditional cryptographic methods. The proposed methodology is supported by extensive simulations that compare the performance of the hybrid approach against existing techniques, ultimately contributing to the advancement of security measures in IoT-enabled WSNs.
Limitations
The section on limitations addresses the constraints and challenges associated with the study’s findings. It highlights that while the research provides valuable insights into the authentication types and their applications, there are inherent limitations that may affect the generalizability and applicability of the results. Specifically, the study may be limited by the scope of the reference studies analyzed, potential biases in the selection of authentication methods, and the varying contexts in which these methods were applied.
Additionally, the limitations may include the lack of comprehensive data on the effectiveness of each authentication type across different demographics and environments. This could lead to an incomplete understanding of their advantages and disadvantages. Future research is encouraged to address these gaps and explore the long-term implications of the authentication methods discussed.