Malicious Nodes(악성 노드)란 무엇입니까?
Malicious Nodes 악성 노드 - The extensive simulation results demonstrate the effectiveness of the proposed model in the presence of malicious nodes in the industrial environment. [1] Simulation results show that the proposed model achieves lowest Packet Dropping Rate (PDR) values for various number of malicious nodes in comparison with existing models. [2] Particularly, the trust value of collaborative user nodes is considered to avoid security threats caused by malicious nodes. [3] Moreover, the adaptive penalty mechanism and volatilization factor are used to fast identify the malicious nodes. [4] However, due to open wireless boundary and high mobility of the drones, the FANETs are vulnerable to malicious nodes that can penetrate the network and, thus, pose serious security threats, particularly at the Medium Access Control (MAC) layer. [5] This collaborative trust calculation mechanism helps in filtering out malicious nodes in the network. [6] In phase III, a Quotient filter is used for fast and efficient storage of malicious nodes. [7] The model also helps to filter out malicious nodes through an indirect trust calculation process. [8] We develop an analytical model to determine the conditions under which malicious nodes have no incentives to perform attack in the intrusion detection attack–defense game. [9] Federated Byzantine Fault Tolerance shows better scalability and is more suitable for large systems, but can withstand a smaller number of malicious nodes. [10] IDS and trust based collaborative approach (ITCA) is the our first proposed published method which provides the platform for hybrid approach to trap the malicious nodes through combined efforts from multiple dimensions. [11] It is challenging to provide trusted edge collaborative inference in the presence of malicious nodes. [12] Through experimental simulation, it can be seen that the proposed DPPGC consensus mechanism can improve the security of the consensus and make the proportion of malicious nodes in the consensus node less than 20%. [13] In the proposed work, a novel approach is put forwarded, which can rapidly identify and isolate the malicious nodes from the networks as early as possible. [14] Extensive modeling tests are carried out in order to reliably isolate the malicious nodes, and they are discovered to be more resistant to DoS attacks. [15] And then, a density-based outlier detection mechanism is introduced to acquire an adaptive trust threshold used to isolate the malicious nodes from being cluster heads. [16] The analysis and experimental results show that the algorithm can not only ensure the security of cross domain multicast routing, but also prevent the malicious nodes from destroying. [17] The defense strategies such as intrusion detection system (IDS) impose a method to build efficient detection of malicious nodes. [18] In the proposed methodology RSSI value along with information of the route is being used for the discernment of the malicious nodes and for ensuring the security of the network, the cluster mechanism is being considered for the better and improved results. [19] We also evaluate unilateral decisions both with and without identification of malicious nodes. [20] The subtractive gradient boost clustering technique is applied to authenticate the mobile node as normal nodes and malicious nodes based on the selected features. [21] However, the effectiveness of sharding is still challenging due to the uneven distribution of malicious nodes. [22] The work done is examined through simulation by varying the number of malicious nodes in the environment. [23] It contributes towards i) modeling strategies of regular/malicious nodes and ii) applying optimization principle using novel auxiliary information to formulate the optimal strategies. [24] Hence, detection of these malicious nodes and their differentiation from trustworthy nodes is taken as the research objective in this paper. [25] Therefore, providing secure dedicated short-range communication (DSRC) easefully with any loss of data or malicious nodes has been a major research area. [26] Byzantine fault tolerant protocols are at the heart of secure and robust protocols that can tolerate the presence of malicious nodes in a distributed system, such as a Peer-to-Peer (P2P) network, which allows a large number of peers to enter the network with little or no admission control. [27] However, the existing work did not consider the detection and isolation of the malicious nodes in the zone based wireless sensor network. [28] However in this reputation scheme the malicious nodes are non co-operative with each other. [29] To ensure the safe transmission of data between vehicles and overcome the problems of high communication delay and low recognition rate of malicious nodes in the current trust management scheme, an efficient flow forwarding mechanism of the RSU close to the controller in the Software-Defined Vehicular Network is used to establish a hierarchical hybrid trust management architecture. [30] , Proof of Stake (PoS) is biased toward nodes with a higher amount of stakes and Proof of Elapsed Time (PoET) is not highly secure against malicious nodes. [31] And after the malicious ship nodes are selected based on actual conditions, a trust-based collaborative spectrum sensing fusion method will be given, that is, a smaller trust weight is given to malicious nodes, the method will be more trustworthy to receive the spectrum occupancy information provided by ship nodes with a higher degree of trust. [32] To deal with the asymmetric confidence scenarios, we introduce a novel multiplex network presentation for directed graphs and its associated connectivity concepts including the pseudo-strongly connectivity and graph robustness, which provide a resilience characterization in the presence of malicious nodes. [33] Normal nodes in Internet of things tend to suffer collusion attacks from malicious nodes; thus, the accuracy of the trust measurement decreases. [34] Using computer simulations, we show that explicit randomization of the consensus protocol can significantly increase the robustness towards faulty and malicious nodes. [35] The available researches cannot guarantee to prevent attacks from malicious nodes. [36] Furthermore, the blockchain-based network statistics exchange can provide the routing framework against malicious nodes. [37] We propose two distributed schemes for detection of malicious nodes and resilient consensus with different requirements on resources for communication and the structures of the networks. [38] The adaption of AES and GTBS enhances the security of the data traffic in VANETs by intelligently identifying the malicious nodes. [39]광범위한 시뮬레이션 결과는 산업 환경에서 악성 노드가 있는 경우 제안된 모델의 효율성을 보여줍니다. [1] 시뮬레이션 결과 제안된 모델은 기존 모델에 비해 다양한 악성 노드 수에 대해 가장 낮은 PDR(Packet Dropping Rate) 값을 달성하는 것으로 나타났다. [2] 특히, 악의적인 노드로 인한 보안 위협을 피하기 위해 협업 사용자 노드의 신뢰 값을 고려합니다. [3] 또한 적응형 패널티 메커니즘과 휘발 인자를 사용하여 악성 노드를 빠르게 식별합니다. [4] 그러나 드론의 개방된 무선 경계와 높은 이동성으로 인해 FANET은 네트워크를 침투할 수 있는 악성 노드에 취약하여 특히 MAC(Medium Access Control) 계층에서 심각한 보안 위협이 됩니다. [5] 이 협력적 신뢰 계산 메커니즘은 네트워크에서 악성 노드를 필터링하는 데 도움이 됩니다. [6] 3단계에서는 악성 노드의 빠르고 효율적인 저장을 위해 지수 필터가 사용됩니다. [7] 이 모델은 또한 간접적인 신뢰 계산 프로세스를 통해 악성 노드를 필터링하는 데 도움이 됩니다. [8] 우리는 침입 탐지 공격-방어 게임에서 악성 노드가 공격을 수행할 유인이 없는 조건을 결정하기 위한 분석 모델을 개발합니다. [9] Federated Byzantine Fault Tolerance는 더 나은 확장성을 보여주고 대규모 시스템에 더 적합하지만 더 적은 수의 악성 노드를 견딜 수 있습니다. [10] IDS 및 ITCA(신뢰 기반 협업 접근 방식)는 여러 차원의 결합된 노력을 통해 악의적인 노드를 트랩하는 하이브리드 접근 방식을 위한 플랫폼을 제공하는 우리가 처음으로 제안한 공개 방법입니다. [11] 악성 노드가 있는 경우 신뢰할 수 있는 에지 협업 추론을 제공하는 것은 어렵습니다. [12] 실험적 시뮬레이션을 통해 제안된 DPPGC 합의 메커니즘이 합의의 보안을 향상시키고 합의 노드에서 악성 노드의 비율을 20% 미만으로 만들 수 있음을 알 수 있습니다. [13] 제안된 작업에서는 가능한 한 빨리 악성 노드를 네트워크에서 신속하게 식별하고 격리할 수 있는 새로운 접근 방식이 제시됩니다. [14] 악성 노드를 안정적으로 격리하기 위해 광범위한 모델링 테스트를 수행하고 DoS 공격에 더 강한 것으로 판명되었습니다. [15] 그런 다음, 악성 노드를 클러스터 헤드로부터 격리하는 데 사용되는 적응형 신뢰 임계값을 획득하기 위해 밀도 기반 이상값 탐지 메커니즘이 도입되었습니다. [16] 분석 및 실험 결과는 알고리즘이 도메인 간 멀티캐스트 라우팅의 보안을 보장할 뿐만 아니라 악의적인 노드가 파괴되는 것을 방지할 수 있음을 보여줍니다. [17] 침입 탐지 시스템(IDS)과 같은 방어 전략은 악성 노드의 효율적인 탐지를 구축하는 방법을 부과합니다. [18] 제안하는 방법론에서는 경로 정보와 함께 RSSI 값을 악의적인 노드 식별과 네트워크 보안을 위해 사용하고 있으며, 보다 나은 결과와 개선된 결과를 위해 클러스터 메커니즘을 고려하고 있다. [19] 또한 악성 노드를 식별하거나 식별하지 않고 일방적인 결정을 평가합니다. [20] Subtractive Gradient Boost 클러스터링 기법을 적용하여 모바일 노드를 선택된 특징을 기반으로 정상 노드와 악성 노드로 인증합니다. [21] 그러나 샤딩의 효율성은 악성 노드의 고르지 못한 분포로 인해 여전히 어렵습니다. [22] 수행한 작업은 환경의 악성 노드 수를 다양하게 하여 시뮬레이션을 통해 검사합니다. [23] i) 일반/악성 노드의 모델링 전략 및 ii) 새로운 보조 정보를 사용하여 최적화 원칙을 적용하여 최적의 전략을 공식화하는 데 기여합니다. [24] 따라서 본 논문에서는 이러한 악성 노드를 탐지하고 신뢰할 수 있는 노드와 구별하는 것을 연구 목표로 삼는다. [25] 따라서 데이터 손실이나 악의적인 노드에서 쉽게 안전한 DSRC(단거리 전용 통신)를 제공하는 것이 주요 연구 영역이었습니다. [26] 비잔틴 내결함성 프로토콜은 P2P(Peer-to-Peer) 네트워크와 같은 분산 시스템에서 악성 노드의 존재를 허용할 수 있는 안전하고 강력한 프로토콜의 핵심으로, 이를 통해 다수의 피어가 네트워크에 진입할 수 있습니다. 입학 통제가 거의 또는 전혀 없습니다. [27] 그러나 기존 작업에서는 영역 기반 무선 센서 네트워크에서 악성 노드의 탐지 및 격리를 고려하지 않았습니다. [28] 그러나 이 평판 체계에서 악의적인 노드는 서로 협력하지 않습니다. [29] 차량간 데이터의 안전한 전송을 보장하고 현재의 신뢰 관리 방식에서 악성 노드의 높은 통신 지연 및 낮은 인식률의 문제를 극복하기 위해 소프트웨어 정의 차량 네트워크에서 컨트롤러에 가까운 RSU의 효율적인 플로우 포워딩 메커니즘 계층적 하이브리드 신뢰 관리 아키텍처를 설정하는 데 사용됩니다. [30] , 지분 증명(PoS)은 지분이 많은 노드에 편향되어 있으며, PoET(Proof of Elapsed Time)는 악성 노드에 대한 보안이 높지 않습니다. [31] 그리고 실제 조건을 기반으로 악성 선박 노드를 선택한 후 신뢰 기반 협업 스펙트럼 센싱 융합 방식을 제공합니다. 더 높은 신뢰도의 선박 노드에서 제공하는 정보입니다. [32] 비대칭 신뢰 시나리오를 처리하기 위해 방향성 그래프에 대한 새로운 다중 네트워크 프레젠테이션과 악성 노드가 있는 경우 복원력 특성을 제공하는 유사 강력 연결 및 그래프 견고성을 포함한 관련 연결 개념을 소개합니다. [33] 사물 인터넷의 일반 노드는 악의적인 노드로부터 공모 공격을 받는 경향이 있습니다. 따라서 신뢰 측정의 정확도가 떨어집니다. [34] 컴퓨터 시뮬레이션을 사용하여 합의 프로토콜의 명시적 무작위화가 결함 및 악성 노드에 대한 견고성을 크게 증가시킬 수 있음을 보여줍니다. [35] 사용 가능한 연구는 악성 노드의 공격을 방지한다고 보장할 수 없습니다. [36] 또한 블록체인 기반 네트워크 통계 교환은 악성 노드에 대한 라우팅 프레임워크를 제공할 수 있습니다. [37] 우리는 악성 노드의 탐지와 통신을 위한 자원 및 네트워크 구조에 대한 서로 다른 요구 사항을 가진 탄력적인 합의를 위한 두 가지 분산 방식을 제안합니다. [38] AES 및 GTBS의 채택은 악성 노드를 지능적으로 식별하여 VANET의 데이터 트래픽 보안을 강화합니다. [39]
black hole attack 블랙홀 공격
In both grey and black hole attacks, the time taken for detection of malicious nodes is also reduced considerably. [1] The system is robust enough to detect all black hole attacks by using an iterative split of the main path until the detection of the malicious nodes. [2] This study manifests a fuzzy-based trust prediction model for detecting malicious nodes in wireless sensor networks (WSN) by preventing black hole attack. [3] In a black-hole attack, by sending false routing information, malicious nodes interrupt data transmission. [4] The flow of packets with different routes usually attacked by malicious nodes, such an attack is also termed as black hole attack. [5]그레이홀 공격과 블랙홀 공격 모두에서 악성 노드를 탐지하는 데 걸리는 시간도 상당히 단축됩니다. [1] 시스템은 악성 노드가 탐지될 때까지 주 경로를 반복적으로 분할하여 모든 블랙홀 공격을 탐지할 수 있을 정도로 강력합니다. [2] nan [3] nan [4] nan [5]
selective forwarding attack 선택적 포워딩 공격
This research work has studied the impact of selective forwarding attack on the IoT network by varying the number of malicious nodes and changing its position from the sink node and given a unique detection mechanism area wise by calculating detecting factor based on energy consumption and packet received. [1] We formally demonstrated that the AAS is effective against selective forwarding attack, false routing attack, byzantine attack and route spoofing attack using the BAN logic considering the possibility of malicious nodes mingling in MANET. [2] Besides, the network exists selective forwarding attack intensity threshold, when attack intensity is greater than the intensity threshold, the malicious nodes will not fail because of the failure of the neighbor nodes. [3] If the malicious nodes’ forwarding rates become close to those of nodes under a harsh environment, the schemes based on packet forwarding rates for detecting selective forwarding attack may fail because they cannot differentiate the low data packet forwarding rates resulting from the malicious behaviors or harsh environment. [4]본 연구에서는 악성 노드의 수를 다양화하고 싱크 노드에서 위치를 변경하여 선택적 포워딩 공격이 IoT 네트워크에 미치는 영향을 연구하고 에너지 소비 및 수신 패킷을 기반으로 탐지 요인을 계산하여 영역별로 고유한 탐지 메커니즘을 부여했습니다. [1] MANET에 악성 노드가 혼재할 가능성을 고려하여 BAN 로직을 사용하여 AAS가 선택적 포워딩 공격, 거짓 라우팅 공격, 비잔틴 공격 및 경로 스푸핑 공격에 효과적임을 공식적으로 입증했습니다. [2] nan [3] nan [4]
packet delivery ratio 패킷 전송 비율
The proposed algorithm improves performance against malicious nodes using five network performance criteria; packet delivery ratio, packet loss rate, average energy consumption, and end to end delay. [1] The proper identification of actual cause for packet drops significantly reduces the false positive rate of detection of malicious nodes with an increased packet delivery ratio (not lower than 95%) and throughput. [2] The simulation results show that EATMR performs better than other approaches such as M-CSO and SQEER in terms of successfully detecting malicious nodes and enhancing network lifetime, energy consumption, and packet delivery ratio. [3]제안하는 알고리즘은 5가지 네트워크 성능을 이용하여 악성 노드에 대한 성능을 향상시킨다. 기준; 패킷 전달 비율, 패킷 손실률, 평균 에너지 소비 및 종단 간 지연. [1] 패킷 드롭의 실제 원인을 적절하게 식별하면 패킷 전달 비율(95% 이상)과 처리량이 증가하여 악성 노드의 탐지 오탐율이 크게 줄어듭니다. [2] nan [3]
Detect Malicious Nodes 악성 노드 탐지
In this paper, we propose a model based on software that detects malicious nodes in a smart grid network. [1] The efficient authentication method should be able to accurately detect malicious nodes and reduced delay and overhead. [2] In the planned of Statistical Ad-Hoc on Demand Distance Vector (SAODV) approach is used to detect malicious nodes in the Mobile Adhoc Network. [3] Also, CN uses important parameters such as sensor node-hash value, node-signature and voting degree for malicious to detect malicious nodes in WSNs. [4] Also, they detect malicious nodes by collecting and analyzing the overall behavior of nodes, which are not appropriate for energy-constrained nodes in the IoT network. [5] There is a significant need to detect malicious nodes timely. [6]본 논문에서는 스마트 그리드 네트워크에서 악성 노드를 탐지하는 소프트웨어 기반 모델을 제안한다. [1] 효율적인 인증 방법은 악성 노드를 정확하게 탐지할 수 있어야 하며 지연 및 오버헤드를 줄여야 합니다. [2] nan [3] nan [4] nan [5] nan [6]
Detecting Malicious Nodes 악성 노드 탐지
Besides, a trust-based reliability factor is also introduced to ensure secure communications by detecting malicious nodes or other external threats. [1] This paper presents a comparative analysis of four semi-supervised machine learning (SSML) algorithms for detecting malicious nodes in an optical burst switching (OBS) network. [2] This study manifests a fuzzy-based trust prediction model for detecting malicious nodes in wireless sensor networks (WSN) by preventing black hole attack. [3] The simulation results show that EATMR performs better than other approaches such as M-CSO and SQEER in terms of successfully detecting malicious nodes and enhancing network lifetime, energy consumption, and packet delivery ratio. [4] Experimental results demonstrate that our approach can help enhance the robustness of challenge-based trust mechanism by detecting malicious nodes faster than similar approaches (i. [5] In addition to detecting malicious nodes in the network, IDSs can predict the behavior of malicious nodes in the future in most cases. [6]또한, 악성 노드 또는 기타 외부 위협을 탐지하여 안전한 통신을 보장하기 위해 신뢰 기반 신뢰성 요소도 도입됩니다. [1] 이 논문은 OBS(Optical Burst Switching) 네트워크에서 악성 노드를 탐지하기 위한 4가지 SSML(Semi-Supervised Machine Learning) 알고리즘에 대한 비교 분석을 제시합니다. [2] nan [3] nan [4] nan [5] nan [6]
Identify Malicious Nodes 악성 노드 식별
In order to identify malicious nodes on the network, the fault monitoring system is carried out using enhanced convolutional neural network (ECNN) classifier and the confidential value is determined for the trust values. [1] The proposed approach uses clustering and entropy-based method to identify malicious nodes in the IoT network. [2] Then, a trust classification model of sensing nodes is presented, and a grouping mechanism of different trust levels is designed to identify malicious nodes. [3]네트워크상의 악성 노드를 식별하기 위해 ECNN(Enhanced Convolutional Neural Network) 분류기를 사용하여 결함 모니터링 시스템을 수행하고 신뢰 값에 대한 기밀 값을 결정합니다. [1] 제안하는 접근 방식은 클러스터링 및 엔트로피 기반 방법을 사용하여 IoT 네트워크에서 악성 노드를 식별합니다. [2] nan [3]
Isolate Malicious Nodes
One way hash chain with a new key indicating the performance of the node as well to isolate malicious nodes from the network. [1] In existing solutions typically attempt to isolate malicious nodes based on binary or naive fuzzy response decisions. [2]네트워크에서 악의적인 노드를 격리할 뿐만 아니라 노드의 성능을 나타내는 새 키가 있는 단방향 해시 체인. [1] nan [2]
Eliminate Malicious Nodes 악성 노드 제거
The monitor node can not only guide the new node join the blockchain, but also use the trust measurement table to sense the status of the nodes, and eliminate malicious nodes or crashed nodes. [1] In this way, we eliminate malicious nodes for efficient transmission of message. [2]모니터 노드는 새로운 노드가 블록체인에 합류하도록 안내할 뿐만 아니라 신뢰 측정 테이블을 사용하여 노드의 상태를 감지하고 악의적인 노드 또는 충돌한 노드를 제거할 수 있습니다. [1] 이러한 방식으로 우리는 효율적인 메시지 전송을 위해 악성 노드를 제거합니다. [2]
Identifying Malicious Nodes 악성 노드 식별
Protecting the network by identifying malicious nodes that are trying to disturb the system is an important task, particularly in the military domain. [1] Simulation results show that the proposed model is approximately 85% more efficient in identifying malicious nodes and denial-of-service threats compared to the baseline method. [2]시스템을 교란시키려는 악성 노드를 식별하여 네트워크를 보호하는 것은 특히 군사 영역에서 중요한 작업입니다. [1] 시뮬레이션 결과 제안된 모델이 기준 방법에 비해 악성 노드 및 서비스 거부 위협을 식별하는 데 약 85% 더 효율적임을 보여줍니다. [2]
Prevent Malicious Nodes 악성 노드 방지
Based on the trust factor computed, the relay selection algorithm of the proposed protocol prevents malicious nodes from being chosen as relay nodes. [1] In recent years, many authentication schemes have been proposed to prevent malicious nodes from accessing and stealing resources, but most of these schemes either do not take into account the security of satellite relay nodes or the handover problems caused by dynamic topology. [2]계산된 신뢰 요인을 기반으로 제안된 프로토콜의 릴레이 선택 알고리즘은 악성 노드가 릴레이 노드로 선택되는 것을 방지합니다. [1] 최근에는 악의적인 노드가 자원에 접근하여 도용하는 것을 방지하기 위해 많은 인증 기법이 제안되고 있지만, 이들 대부분은 위성 중계 노드의 보안이나 동적 토폴로지로 인한 핸드오버 문제를 고려하지 않고 있다. [2]
Multiple Malicious Nodes 여러 악성 노드
However, most of these researches are the improvement and prevention for current attack algorithms, and the double-spending attack among multiple malicious nodes is also a valuable research direction. [1] However, if the network consists of multiple malicious nodes, the message dissemination could fail due to broadcast message tampering attack or packet dropping. [2]그러나 이러한 연구의 대부분은 현재의 공격 알고리즘에 대한 개선 및 예방이며, 다수의 악성 노드 간의 이중 지출 공격 역시 가치 있는 연구 방향이다. [1] 그러나 네트워크가 다수의 악성 노드로 구성된 경우 브로드캐스트 메시지 변조 공격 또는 패킷 드롭으로 인해 메시지 전파가 실패할 수 있습니다. [2]
malicious nodes present 악성 노드 존재
To improve the survivability selfish and malicious nodes present in the network are required to be treated separately. [1] Security is another crucial aspect of providing QoS since the existence of malicious nodes present all kinds of threats to MANETs. [2] This is followed by implementation of two classifiers; Support Vector Machine (SVM) that identifies the affected route and Convolutional Neural Network (CNN) that detects the malicious nodes present in the affected route to offer secure data transmission. [3] There may be several numbers of malicious nodes present in sensor networks. [4]생존성을 향상시키기 위해서는 네트워크에 존재하는 이기적이고 악의적인 노드를 별도로 취급해야 합니다. [1] 보안은 악성 노드의 존재가 MANET에 대한 모든 종류의 위협을 제시하기 때문에 QoS를 제공하는 또 다른 중요한 측면입니다. [2] nan [3] nan [4]
malicious nodes may 악성 노드 5월
The malicious nodes may become part of such communications that can accept the data and drop (or misuse) data to create congestion. [1] Furthermore, due to the specific applications of these networks, it is highly probable that malicious nodes may exist in the network. [2] However, due to the disconnected paths, message delivery is much dependent on the cooperation of intermediate nodes, but malicious nodes may inject other nodes with either bogus messages or copies of good messages. [3]악의적인 노드는 데이터를 수락하고 데이터를 삭제(또는 오용)하여 정체를 일으킬 수 있는 통신의 일부가 될 수 있습니다. [1] 또한 이러한 네트워크의 특정 응용 프로그램으로 인해 네트워크에 악성 노드가 존재할 가능성이 매우 높습니다. [2] nan [3]
malicious nodes entering 악성 노드 진입
It eliminates the problem of malicious nodes entering the network, and will also overcome the problem of power consumption. [1] It eliminates the problem of malicious nodes entering the network, and will also overcome the problem of power consumption. [2]악성 노드가 네트워크에 진입하는 문제를 제거하고 전력 소비 문제도 극복합니다. [1] 악성 노드가 네트워크에 진입하는 문제를 제거하고 전력 소비 문제도 극복합니다. [2]
malicious nodes increase 악성 노드 증가
Detection time and detection overhead are reduced, as isolation of malicious nodes increases the efficiency of the detection process. [1] However, due to the large number of sensor nodes and limited security capability, aging nodes and malicious nodes increase. [2]악성 노드를 격리하면 탐지 프로세스의 효율성이 높아져 탐지 시간과 탐지 오버헤드가 줄어듭니다. [1] 그러나 센서 노드의 수가 많고 보안 능력이 제한되어 있어 노후화된 노드와 악성 노드가 증가하고 있다. [2]