Bu çal³mada KAA'da a§ ya³am süresi ve a§ güvenli§i eniyilenmesi birlikte ele alnm³tr. Çal³mada güvenlik yöntemi olarak literatürde Djenouri vd. [9] tarafndan KAA için en uygun güvenlik yöntemi oldu§u belirtilen ikili anahtar de§i³im yönteminin kullanld§ varsaylm³tr. Uygulama alanna göre farkl senaryolar ortaya çkabilece§i dü³ünülerek problem için farkl senaryolar altnda uygulanabilir çözüm yöntemleri önerilmi³tir.
Problemde a§ ya³am süresi eniyilemesi amac ile günvenlik eniyilemesi amac arasnda öncelik ili³kisi bulundu§u varsaym altnda problem tanmlanm³ olan senaryolar için iki a³amal olarak ele alnm³tr. A§ ya³am süresinin eniyilendi§i a³ama olan ilk a³ama senaryo-1 için karma tamsayl do§rusal programlama modeli olarak senaryo-2 ve senaryo-3 için ise do§rusal programlama modelleri olarak formüle edimi³tir. Problemin ilk a³amasnda ele edilen a§ ya³am süresini eniyileyen de§er problemin ikinci a³amasnda sa§lanmas gereken kst olarak ele alnm³tr. Problemin ikinci a³amasnda karar verilmesi gereken çok fazla de§i³kenin olmas ve bu de§i³kenlerin birbiri ile çok fazla ba§ml olmas nedeniyle problemler karma tamsayl do§rusal olmayan programlama modelleri olarak formüle edilmi³tir.
Senaryo-1 ve senaryo-2 için problemin snrlandrlmas ile çözümü daha kolay olan modeller geli³tirilmi³tir. Önerilen snrlandrma ile problemin ilk a³amasnda a§ ya³amn enbüyükleyen veri ak³lar problemin ikinci a³amasnda verilmi³ olarak ele alnm³tr. Bu snrlandrma ile problemlerin ikinci a³amasnda veri
ak³ miktarlarna karar verilmesine gerek kalmamaktadr. Problemin snrlan- drlmas amaç fonksiyonu hariç modelde bulunan do§rusal olmayan ifadelerin ortadan kalkmasna neden olmu³tur. Problemin snrlandrlmas problemin farkl ³ekillerde ele alnarak modellenmesine de olanak sa§lamaktadr. Snrlandrma sonucu senaryo-1 ve senaryo-2 için karma tamsayl matematiksel modeller geli³tirilmi³tir. Matematiksel modellere ek olarak büyük boyutlu problemlerde hzl ve etkili sonuçlar alabilmek için matematiksel model tabanl bir sezgisel algoritma geli³tirilmi³tir.
Alglayc konumlandrmann ve anahtar atamasnn rassal olarak gerçekle³tiril- di§i senaryo-3 için problemin ikinci a³amasnn snrlandrlmas önerilmemekte- dir. Alglayc konumlar ve anahtar atamas kararlar verilen olarak kabul edildi§i için problemin snrlandrlmas ikinci a³amada problemin ortadan kalkmas anlamna gelmektedir. Sonuç olarak senaryo-3 için problem snrlandrlmam³ ve geli³tirilen matematiksel modeller ile analizler gerçekle³tirilmi³tir.
Problemin tanmlanan senaryolar için önerilen çözüm yöntemleri çe³itli amaçlar do§rultusunda test edilmi³tir. Öncelikle senaryo-1 ve senaryo-2 için problemin s- nrlandrlmasnn avantaj ve dezavantajlar belirlenmeye çal³lm³tr. Problemin snrlandrlmasnn etkileri senaryo-1 için 6 senaryo-2 için herbir durumda 15 rassal problem olmak üzere 2 ana problem üzerinde test edilmi³tir. Matematiksel modeller çözdürülmesi kolay olmayan modeller oldu§u için testler küçük boyutlu problemler ile zaman limiti altnda gerçekle³tirilmi³tir. Senaryo-1 için elde edilen sonuçlar problemin snrlandrlmasnn çözüm üretme açsndan çok avantajl oldu§unu göstermektedir. Senaryo-1 için gerçekle³tirilen testler sonucunda prob- lemin snrlandrlmas ile amaç fonksiyonun kötüle³ti§ini gösteren bir sonuca ula³lamam³tr. Di§er taraftan senaryo-2 için gerçekle³tirilen testler, problemin snrlandrlmasnn baz durumlarda amaç fonksiyonunda kötüle³meye neden oldu§unu göstermi³tir. Baz durumlarda amaç fonksiyonunda kötüle³me olmasna ra§men zaman limitine ula³lmadan optimal olarak çözülebilen durumlarn ço§un- lu§unda snrlandrmann amaç fonksiyonunu kötü etkilemedi§i görülmü³tür. ki senaryo için de gerçekle³tirilen testlerde önerilen sezgisel algoritmann ksa süre- lerde iyi sonuçlar verdi§i gözlemlenmi³tir. Gerçekle³tirilen testler ile snrlandrma sonucu geli³tirilen karma tamsayl matematiksel programlama modellerinin performanslarnn di§er yöntemlere göre çok kötü oldu§u görülmü³tür. Sezgisel
algoritmann amaç fonksiyonu açsndan iyi çözümlere ksa sürelerde ula³mas nedeni ile sezgisel algoritma orta büyüklükteki problemler üzerinde test edilmi³tir. Problemin snrlandrlmas ile uygulanabilir olan sezgisel algoritmann per- formans senaryo-2 için hazrlanan test problemleri üzerinde test edilmi³tir. Sezgisel algoritmann performans senaryo-2 için snrlandrma sonucu önerilen do§rusal olmayan programlama modeli ile kar³la³trlm³tr. Hazrlanan test problemlerinin sonuçlar, sezgisel algoritmann oldukça iyi sonuçlar verdi§ini göstemi³tir. Sonuçlar sezgisel algoritmann senaryo-1 ve senaryo-2 için makul çözüm yöntemleri oldu§unu göstermektedir. 3 senaryoda da problemlerin ilk a³amalar optimal olarak çözülebilmektedir. Senaryo-3 için problemin matema- tiksel modellerinden ba³ka çözüm yöntemi önerilmemi³tir. Sonuç olarak büyük boyutlu problemlerde ilk 2 senaryo ve senaryo-3 için srasyla, sezgisel algoritma ve do§rusal olmayan programlama modelleri önerilmi³tir. Önerilen çözüm yöntemleri hazrlanan test problemleri ile a§ ya³am süresi ve a§ güvenli§i açsndan kar³la³trlm³tr.
A§ ya³am süresi ve dü³mann ele geçirebilece§i veri miktarlarnn senaryolara göre nasl de§i³ti§ini gözlemleyebilmek için gerçekle³tirilen test, KAA tasarlanrken karar verilen saysndaki art³n a§n hem ya³am süresini hem de güveli§ini arttrd§n ortaya koymaktadr.
Bu çal³mada, güvenlik önlemlerinin pasif saldrlara kar³ alnd§ varsaylm³tr. Gelecek çal³malarda, aktif saldrlarn da olabilece§i ve bu saldrlar ile dü³mann alglayclarn hafzalarnda bulunan anahtar bilgilerini ele geçirerek a§ dinleyebi- lece§i veya a§a hatal veri enjekte edebilece§i varsaylarak problem geni³letilebilir. Saldrlara ek olarak alglayclarn çe³itli sebepler nedeniyle bozulabiliece§i ve fonksiyonunu yitirebilece§i göz önünde bulundurularak güvenli veri al³ veri³ine ek olarak a§n güvenli olmas da çal³maya eklenebilir.
Kaynakça
[1] Alaybeyo§lu, A., Kantarc, A. ve Erciyes,K., Telsiz Duyarga A§larnda Hedef zleme Senaryolar, Akademik Bili³im 2009 konferans, anlurfa, 2009. [2] Al eri, A., Bianco, A., Brandimarte, P. ve Chiasserini, C.F., Maximizing
system lifetime in wireless sensor networks,European Journal of Operational Research, 181(1), 390-402, 2007.
[3] Basagni, S., Carosi, A., Melachrinoudis, E., Controlled sink mobility for prolonging wireless sensor networks lifetime, Wireless Networks , 14(6), 831- 858, 2008.
[4] Bhardwaj, M., Chandrakasan, A.P., Bounding the lifetime of sensor networks via optimal role assignments, Proceedings of Twenty-First Annual Joint Conference of the IEEE Computer and Communications Societies, 3, 1587- 1596, 2002.
[5] Chang, J.H. ve Tassiulas, L., Routing for maximum system lifetime in wireless ad-hoc networks, 37th Annu. Allerton Conf. Communication, Control, and Computing, Monticello, IL, Eylül 1999.
[6] Chang, J.H. ve Tassiulas, L., Energy conserving routing in wireless adhoc networks, Proceedings of IEEE INFOCOM 2000, 22-31 Mart 2000.
[7] Chang, J.H. ve Tassiulas, L., Maximum lifetime routing in wireless sensor networks, IEEE/ACM Transactions on Networking (TON), 12(4): 609-619, 2004.
[8] Cheng, M.Z., Prillo, M., ve Heinzelman, W.B., General network lifetime and cost models for evaluating sensor network deployment strategies, IEEE Transactions on Mobile Computing , 7(4), 484-497, 2008.
[9] Djenouri, D., Khelladi, Y. ve Badajche, N., A survey of security issues in mobile ad hoc and wireless Networks, IEEE Communications Surveys and Tutorials, 7(4), 2-28, 2005.
[10] Du, W., Deng, J., Badajche, N., Han, Y.S., Varshney, P.K., Katz, J. ve Khalili, A., A pairwise Key Predistribution Scheme , ACM Transaction on Information and System Security , 8(2), 228-258, 2005.
[11] Du, W., Deng, J., Badajche, N., Han, Y.S. ve Varshney, P.K., A key Predistribution Scheme for Sensor Networks Using Deployment Knowledge , IEEE Transaction on Dependable and Secure Computing , 3(1), 62-77, 2006. [12] Güney, E., Aras, N., Altnel, .K. ve Ersoy, C., E cient solution techniques for the integrated coverage, sink location and routing problem in wireless sensor networks, Computers and Operations Research, 39(7) 1530-1539, 2012.
[13] Hong, B. ve Prasanna, V.K., Constrained ow optimization with applications to data gathering in sensor networks,Algorithmic Aspects of Wireless Sensor Networks, Springer Berlin Heidelberg, Germany, 187-200, 2004.
[14] Kalpakis, K., Dasgupta, K. ve Namjoshi, P., Maximum lifetime data gathering and aggregation in wireless sensor networks, Proceedings of IEEE Networks, 2, 685-696, 2002.
[15] Krishnamachari, B., Ordonez, F., Analysis of energy-e cient, fair routing in wireless sensor networks through non-linear optimization,Vehicular Technology Conference, 5, 2844-2848, 2003.
[16] Sadagopan, N. ve Krishnamachari, B., Maximizing data extraction in energy energy limited sensor networks, International Journal of Distributed Sensor Networks, bf 1(1), 123-147, 2005.
[17] Türko§ullar, Y.B., Aras, N., Altnel, .K. ve Ersoy, C., Optimal placement and activity scheduling to maximize coverage lifetime in wireless sensor networks, 22nd International Symposium on Computer and Information Science, 275-280, 2007.
[18] Türko§ullar, Y.B., Aras, N., Altnel, .K. ve Ersoy, C., A column generation based heuristic for sensor placement, activity scheduling and data routing in wireless sensor networks, European Journal of Operational Research, 207(2) 1014-1026, 2010.
[19] Younis, M.F, Deng, J., Ghumman, K. ve Eltoweissy, M., Location-Aware Combinatorial Key Management Scheme for Clustered Sensor Networks , IEEE Transaction on Parallel and Distributed Systems , 17(8), 865-882, 2006.
[20] Younis, M. ve Akkaya, K., Strategies and techniques for node placement in wireless sensor networks: A survey, Ad Hoc Networks , 6(4), 621-655, 2008. [21] Yun, Y., Xia, Y., Maximizing the Lifetime of Wireless Sensor Networks with
Mobile Sink in Delay-Tolerant Applications, IEEE Transactions on Mobile Computing , 9(9), 1308-1318, 2010.
[22] Zhao, Q. ve Gurusamy, M.,Lifetime maximization for connected target coverage in wireless sensor networks, IEEE/ACM TRANSACTIONS ON NETWORKING, 16 (6), 1378-1391, 2008.
ÖZGEÇM
Ki³isel Bilgiler
Soyad, Ad : YILDIZ, U§ur
Uyru§u : T.C.
Do§um tarihi ve yeri : 01.04.1987 Antalya Medeni hali : Bekar
Telefon : +905052686145
e-mail : uyildiz@.etu.edu.tr
E§itim
Derece E§itim Birimi Mezuniyet Tarihi
Y. Lisans TOBB Ekonomi ve Teknoloji Üniversitesi 2014 Lisans TOBB Ekonomi ve Teknoloji Üniversitesi 2012
³ Deneyimi
Yl Yer Görev
2012-2014 TOBB Ekonomi ve Teknoloji Üniversitesi Burslu Yüksek Lisans Ö§rencisi
Yabanc Dil ngilizce (Çok iyi)
Yaynlar
Yldz, U., Batur, ., Gültekin, H., Alev, S.A., A bi-criteria machine location problem with pick-up and drop-of points. 20th European Working Group on Locational Analysis Meeting (EWGLA 2013), Ankara, Türkiye, 17-19 Nisan, 2013.
Yldz, U., Gültekin, H., Tavl, B., Maximizing lifetime with minimum required bandwidth in wireless sensor networks. 26th European Conference on Operational Research (EURO-INFORMS Joint International Meeting 2013), Roma, talya, 1- 4 Temmuz, 2103.