تقييم أداء خوارزمية التشفير غير المتناظر (MQQ- ENC) في شبكات الحساسات اللاسلكية الداعمة للوسائط المتعددة


الملخص بالعربية

تتكون شبكة الحساسات اللاسلكية الداعمة للوسائط المتعددة (WMSN) من عدد كبير من العقد الحساسة صغيرة الحجم، منخفضة الطاقة، ومحدودة الموارد، تنشر في حقل الاختبار. تمتلك هذه العقد القدرة على تحسس معطيات الوسائط المتعددة من البيئة المحيطة، وتخزينها، ومعالجتها وإرسالها في الزمن الحقيقي. تُعدّ قضية الأمن في هذه الشبكات إحدى القضايا المهمّة للدراسة، وذلك نظراً لطبيعتها الخاصّة، إضافة إلى أهمية تحقيق متطلبات الأمن الأساسية للمعلومات المُرسَلة عبر الشبكة. يُعدّ استخدام تقنيات التشفير من الأساليب الفعالة لتحقيق متطلبات الأمن الأساسية في هذه الشبكة. إنَ خوارزمية MQQ التي اقترحت حديثاً، هي إحدى خوارزميات المفتاح العام PKC، والتي حققت هذه الخوارزمية أداءً جيّداً مقارنةً مع نظيراتها من خوارزميات المفتاح العام الأخرى. نقدّم في هذا البحث دراسة تحليلية لتطبيق خوارزمية التشفير غير المتناظر MQQ في شبكات الحساسات اللاسلكية الداعمة للوسائط المتعددة. لتحقيق هدفنا استخدمنا صوراً حقيقية ملتقطة من قبل عقدة حساس لاسلكي داعم للوسائط المتعددة، وتم دراسة بعض البارامترات الهامّة التي تقيم أداء هذه الخوارزمية مثل حجم المفاتيح المولدة والصور المشفرة، وزمن التنفيذ، والحيز المحجوز من ذاكرة الحساس، إضافة إلى درجة تعقيد الخوارزمية المدروسة. أظهرت النتائج أن خوارزمية MQQ-ENC قدمت أداءً جيداً، إذ أن زمن تنفيذ العمليات أفضل مما هو عليه في خوارزمية RSA. كما بينت النتائج أيضاَ ضرورة أخذ الحجم الكبير للمفتاح العام بالحسبان عند تطبيقها في شبكات الحساسات اللاسلكية الداعمة للوسائط المتعددة.

المراجع المستخدمة

SHIM, K.; PARK, CH. And KOO, N., An Efficient MQ-Signature scheme Based on Sparse Polynomials.IEEE, Vol.8, 2020, pp. 26257-26264.
JBEILY, T.; ALKUBEILY, M. and HATEM, I.,An Efficient Adaptation of Edge Feature-Based Video Processing Algorithm for Wireless Multimedia Sensor Networks. In International Journal of Computer Science Trends and Technology (IJCST), Vol.3, No.3, 2015, pp. 156-166
GLIGOROSKI, D.; KNAPSKOG, S.; MARKOVSKI, S. and et al, The Digital Signature Scheme MQQ-SIG. arXiv:1010.3163v1 [cs.CR] ,Vol. 4, 15 Oct 2010, pp.85-91.[18]http://cpham.perso.univ-pau.fr/WSN-MODEL/wvsn.html. Last visit at 1/11/2020.

تحميل البحث