Mobil Ad-Hoc Ağları için Kaynak Tüketme Saldırılarına Karşı Enerji Duyarlı Dağıtık İzolasyon Yöntemi: E-DIP

Abstract

Bu çalışma, MANET'lerde batarya ile çalışan düğümlerin enerjisini hızla tüketen Resource Depletion saldırılarına karşıgeliştirilen Energy-Aware Distributed Isolation Protocol (E-DIP)'i önermektedir. Geleneksel saldırı tespit yaklaşımlarındanfarklı olarak E-DIP, kötü niyetli düğümleri tespit edilir edilmez komşuluk düzeyinde izole eden dağıtık ve reaktif bir mimarisunmaktadır; böylece kötü niyetli trafiğin yayılması önlenirken gereksiz işlem yükü ve enerji tüketimi azaltılmaktadır. Protokol,hafif erken kimlik doğrulama ve kara liste yayılımı mekanizmaları sayesinde düşük hesaplama maliyetiyle güvenliğisürdürmektedir. E-DIP, NS-3 simülasyon ortamında farklı saldırı senaryoları altında düğüm başına enerji tüketimi, ağ ömrüve izolasyon başarısı metrikleri kullanılarak değerlendirilmiştir. Sonuçlar, E-DIP'in 50 düğümlü yoğun bir ağda düğüm başınaenerji tüketimini 50.96 mJ seviyesine düşürdüğünü, standart AODV'ye kıyasla %46.1 enerji tasarrufu sağladığını ve ağ ömrünü%85.5 oranında uzattığını göstermektedir. Standart AODV'nin şiddetli yayın fırtınaları (broadcast storms) nedeniyle çöktüğü100 düğümlü senaryoda ise E-DIP çalışmaya devam etmekte, ağ bütünlüğünü korumakta ve düğüm başına ortalama 138.0 mJenerji tüketimi kaydetmektedir. Bu bulgular, reaktif izolasyon ile hafif güvenlik mekanizmalarının birlikte kullanılmasının,görev kritik MANET senaryolarında ağ ömrünün sürdürülebilirliğini sağlamada etkili olduğunu göstermektedir.

Keywords

• MANET
• Kaynak Tüketme Saldırısı
• Enerji Verimliliği
• Dağıtık İzolasyon
• NS-3

Energy-Aware Distributed Isolation Method Against Resource Consumption Attacks for Mobile Ad-Hoc Networks: E-DIP

Abstract

This study proposes the Energy-Aware Distributed Isolation Protocol (E-DIP) against Resource Depletion attacks that rapidlydrain the energy of battery-powered nodes in MANETs. Unlike traditional detection approaches, E-DIP provides a distributedreactive architecture that isolates malicious nodes at the neighborhood level immediately after detection, preventing malicioustraffic propagation while reducing unnecessary processing and energy consumption. The protocol maintains security with lowcomputational cost through lightweight early authentication and blacklist dissemination. E-DIP was evaluated under differentattack scenarios in the NS-3 simulation environment using per-node energy consumption, network lifetime, and isolationsuccess metrics. The results show that E-DIP reduces per-node energy consumption to 50.96 mJ in a dense 50-node network,achieving 46.1% energy savings compared with standard AODV while extending network lifetime by 85.5%. In the 100-nodescenario, where standard AODV collapses because of severe broadcast storms, E-DIP remains operational, preserves networkintegrity, and records an average per-node energy consumption of 138.0 mJ. These findings demonstrate the effectiveness ofcombining reactive isolation with lightweight security mechanisms for sustaining network lifetime in mission-critical MANETs.

Keywords

• MANET
• Resource Exhaustion
• Energy Efficiency
• Distributed Isolation
• NS-3

References

1. [1] M. Soytürk, E. Harmancı, E. Çayırcı. “Gezgin Ad Hoc Ağlar ve Yol Atama”, Bilişim Zirvesi, 2001.
2. [2] M. Sharma, P. Kumar, R. S. Tomar, "Weight-Based Clustering Algorithm for Military Vehicles," Defense Sciences, cilt. 114, no. 1, ss. 25–34, 2022.
3. [3] S. Jindal, D. Kumar, "VANET-Inter Military Tanks Communication Using Wireless Sensor Networks with Collision Prevention," Procedia Computer Science, 2014.
4. [4] A. Kabarcık, L. Kandiller, H. Aygüneş, "Ağların Hareketli Yol-Kesici Tarafından En Kısa Güzergâh Kullanılarak Kesilmesi," Savunma Bilimleri Dergisi, cilt. 11, no. 1, ss. 223-237, 2012.
5. [5] V. K. Akram, O. Dağdeviren, "Nesnelerin İnterneti İçin Gerçek Zamanlı Tasarsız Veri Toplama Platformu," Bilişim Teknolojileri Dergisi, cilt. 13, no. 4, ss. 451–462, 2020.
6. [6] I. A. Sumra, P. Sellappan, A. Abdullah, A. Ali, "Security Issues and Challenges in MANET-VANET-FANET: A Survey," EAI Endorsed Transactions on Energy Web, cilt. 5, no. 17, 2018.
7. [7] Y.Vural, M. Aydos, M. Tekerek, "Tasarsız Ağlarda Yönlendirme Güvenliği Üzerine Kapsamlı Bir Araştırma," Bilişim Teknolojileri Dergisi, cilt. 9, no. 2, ss. 171–180, 2016.
8. [8] M. M. Hamdi, L. Audah, M. S. Abood, S. A. Rashid, A. S. Mustafa, H. Mahdi, A. S. Al-Hiti, "A Review on Various Security Attacks in Vehicular Ad Hoc Networks," Bulletin of Electrical Engineering and Informatics, cilt. 10, no. 5, ss. 2627–2635, 2021.

9. [9] B. Korkuter, A. H. Ulusoy, A. Rizaner, "Gezgin Tasarsız Ağ Yönlendirme Protokollerinde Enerji Tüketim Değerlendirilmesi," SAÜ Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi, cilt. 21, no. 6, 2017.
10. [10] T. Bhattasali, R. Chaki, "Sleep Deprivation Attack Detection in Wireless Sensor Network," International Journal of Computer Applications, cilt. 40, no. 15, ss. 19–25, 2012.
11. [11] H. Mliki, A. H. Kacem, L. Chaari, "A Comprehensive Survey on Intrusion Detection based Machine Learning for IoT Networks," EAI Endorsed Transactions on Security and Safety, 2021.
12. [12] S. Muti, E. E. Ülkü, "A Review on Machine Learning Techniques Used in VANET and FANET Networks," Bilecik Şeyh Edebali Üniversitesi Fen Bilimleri Dergisi, cilt. 9, no. 2, ss. 1150–1165, 2022.
13. [13] A. Borah, A. Paranjothi, "Enhancing VANET Security: An Unsupervised Learning Approach for Mitigating False Information Attacks," Electronics (MDPI), cilt. 11, no. 24, 2024.
14. [14] S. M. Hassan, M. M. Mohamad, F. B. Muchtar, "Advanced Intrusion Detection in MANETs: A Survey of Machine Learning and Optimization Techniques for Mitigating Black/Gray Hole Attacks," IEEE Access, 2024.
15. [15] Narmadha, A. S., Maheswari, S., & Deepa, S. N. (2023). Watchdog malicious node detection and isolation using deep learning for secured communication in MANET. Automatika: časopis za automatiku, mjerenje, elektroniku, računarstvo i komunikacije, 64(4), 996-1009.
16. [16] A. Wasef, X. Shen, "EMAP: Expedite Message Authentication Protocol for Vehicular Ad Hoc Networks," IEEE Transactions on Mobile Computing, cilt. 12, no. 1, 2011.
17. [17] C. Akdemir, C. Ay, H. Karakücük, Y. Timar, "Dağıtık Simülasyon Sistemlerinde Performans Analiz Altyapısı," Savunma Bilimleri Dergisi, cilt. 11, no. 1, ss. 163-175, 2012.
18. [18] A. Mahnamfar, N. Ünlü, "Cyber-Physical Systems and Their Security Issues," Savunma Bilimleri Dergisi, no. 41, ss. 101-118, 2022.
19. [19] M. Temür, "Araçsal Tasarsız Ağlar," İstanbul Sebahattin Zaim Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü, 2020.
20. [20] İ. A. Doğru, M. Şimşek, M. A. Akcayol, "Hareketli Ad-Hoc Ağlarda Bir Hareketlilik Yönetimi Protokolü," Politeknik Dergisi, cilt. 11, no. 4, ss. 313-318, 2008.
21. [21] S. Yogarayan, "Wireless Ad Hoc Network of MANET, VANET, FANET and SANET: A Review," Journal of Telecommunication, Electronic and Computer Engineering, cilt. 13, no. 4, ss. 13-18, 2021.
22. [22] M. Cicioğlu, A. Çalhan, "İnsansız Araçla Sualtı Tasarsız Ağlarının Başarım Analizi," Osmaniye Korkut Ata Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi, cilt. 6, no. 2, ss. 1079-1093, 2023.
23. [23] K. B. Kelarestaghi, M. Foruhandeh, K. Heaslip ve R. Gerdes, "Survey on Vehicular Ad Hoc Networks And its Access Technologies Security Vulnerabilities And Countermeasures," Preprint, arXiv preprint arXiv:1903.01541., 2019
24. [24] P. G. Argyroudis, D. O’Mahony, "Secure Routing for Mobile Ad Hoc Networks," IEEE Communications Surveys and Tutorials, cilt. 7, no. 3, ss. 2-21, 2005.
25. [25] B. K. Soujanya, F. Azam, "Ensuring Security and Privacy in VANET: A Comprehensive Survey of Authentication Approaches," Journal of Computer Networks and Communications, cilt. 2024, no. 1818079, 2024.
26. [26] J. Molina-Gil, P. Caballero-Gil, C. Caballero-Gil, "Aggregation and Probabilistic Verification for Data Authentication in VANETs," Information Sciences, cilt. 262, ss. 172-189, 2014.
27. [27] R. Naveed, I. A. Sumra, S. A. Muzaffar, S. Sundas, "Using Blockchain Technology to Enhance Security in VANET: A Comprehensive Analysis," Journal of Computing & Biomedical Informatics, cilt. 8, no. 1, 2024.
28. [28] Y. Yigit, I. Panitsas, L. Maglaras, L. Tassiulas, B. Canberk, "Cyber-Twin: Digital Twin-Boosted Autonomous Attack Detection for Vehicular Ad-Hoc Networks," IEEE ICC, 2024.
29. [29] R. Fonti, A. Piroddi, "Enhancing Mobile Ad Hoc Networks (MANETs) with Software-Defined Networking (SDN): A Balanced Approach," Journal of Advances in Computer Networks, cilt. 13, no. 1, 2025.
30. [30] N. Veeraiah, O. I. Khalaf, C.V.P.R. Prasad, Y. Alotaibi, A. Alsufyani, S. Alghamdi, N. Alsufyani, "Trust Aware Secure Energy Efficient Hybrid Protocol for MANET," IEEE Access, 2021.
31. [31] P. Mishra, N. Ivković, S. Lipsa, R. K. Dash, K. Cengiz, "QLB-IoT: Intelligent and Trust-Aware Routing for IoT-Edge Networks With Blockchain-Assisted Q-Learning," IEEE Internet of Things Journal, cilt. 14, no. 8, 2025.
32. [32] J. A. Arízaga-Silva, A. M. Santiago, M. Espinosa-Tlaxcaltecatl, C. Muñiz-Montero, "Machine Learning-Powered IDS for Gray Hole Attack Detection in VANETs," World Electric Vehicle Journal, cilt. 16, no. 526, 2025.