Paramètres de résilience pour les réseaux de capteurs

Nous illustrons maintenant comment cette méthode d'agrégation générale peut être appli-quée dans le contexte spécique du routage des réseaux de capteurs et nous justions chacun des paramètres choisis.

Dans ce contexte, le routage des paquets doit être (1) réalisé avec succès, (2) ecace en terme de consommation énergétique, de débit et de délai et (3) réparti équitablement parmi les n÷uds.

Pour obtenir une métrique de résilience ecace, toutes ces exigences doivent être dûment prises en compte. Pour cela, les paramètres suivants sont sélectionnés an d'évaluer la rési-lience des protocoles de routage. Ils sont regroupés en deux parties : primaires et secondaires. Nous avons choisi l'ordre suivant pour le placement des axes en fonction de leur importance dans notre contexte des réseaux de capteurs.

 Paramètres de résilience primaires :

Les paramètres suivants sont primaires parce qu'ils caractérisent l'aboutissement, le but principal d'un protocole de routage des réseaux de capteurs et son coût.

1. ADR (Average Delivery Ratio) - Taux de livraison moyen : il est déni comme la fraction du nombre des paquets reçus au puits et du nombre total de paquets envoyés par les capteurs.

Justications :

Il s'agit de la métrique la plus importante pour le routage, puisque le principal rôle d'un protocole de routage est de construire des routes permettant d'acheminer des paquets de données des sources au puits. La livraison de données able caractérise donc le succès d'un protocole de routage. Dans les réseaux de capteurs, les n÷uds sources doivent être en mesure d'atteindre le puits et délivrer leurs paquets avec succès même en présence d'attaquants.

2. EE (Energy Eciency) - Ecacité de la consommation énergétique : elle est dénie comme l'ecacité en termes de dépense énergétique globale du réseau pour tous les paquets générés (CONTROL et DATA).

Justications :

Il s'agit du coût des protocoles en consommation énergétique. Un réseau est résilient s'il a la capacité d'avoir un bon taux de livraison, pour un coût énergétique raisonnable. C'est un aspect crucial dans le contexte des réseaux de capteurs, puisque les capteurs ont une contrainte forte en énergie. Les capteurs sont équipés de batterie et l'interven-tion sur le terrain peut s'avérer ardu en raison de la taille de la zone de déploiement et du nombre important de capteurs. L'épuisement de l'énergie du réseau peut engendrer la mort des capteurs et la déconnexion d'une partie du réseau.

3. DF (Delivery Fairness) - Équité de livraison du réseau : elle est dénie comme l'écart type du succès de livraison de chaque n÷ud.

Justications :

Elle caractérise la manière dont le succès de livraison est reparti parmi les n÷uds et donc la distribution du succès de livraison des n÷uds. Pour un même taux de livraison moyen, les protocoles peuvent diérer en termes d'équité de livraison : certains n÷uds peuvent être complètement déconnectés du puits alors que d'autres auront un taux de livraison très important. La distribution du succès de livraison est donc très importante, car un réseau est plus résilient si une grande partie des n÷uds arrivent à atteindre le puits même en cas d'attaques. D'un point de vue applicatif, il est crucial que chaque capteur puisse envoyer ses données au puits en cas d'attaques, parce que cela permet d'avoir une vision de l'ensemble du réseau (même si elle est dégradée) et d'obtenir une

3.4 Métrique de résilience large couverture géographique.

 Paramètres de résilience secondaires :

Les paramètres suivants sont secondaires parce qu'ils caractérisent l'ecacité d'un pro-tocole, mais ils ne caractérisent pas l'aboutissement du protocole de routage. Ils sont donc importants, mais pas cruciaux.

4. AT (Average Throughput) - Débit moyen : il est déni comme la quantité maximum de ux de données reçues au puits durant une unité de temps.

Justications :

Dans le contexte spécique des réseaux de capteurs, nous devons également considé-rer le phénomène de convergence du trac vers le puits en raison du modèle de trac convergecast (communication many-to-one), où tous les ux de données des capteurs sont collectés au puits. Cela peut engendrer d'éventuel goulots d'étranglement autour du puits. Il est donc important de considérer le débit au sens de capacité du réseau (network capacity) [112], lorsqu'on évalue le débit sur le réseau soumis à un trac en régime saturé. 5. DE (Delay Eciency) - Ecacité du délai moyen : elle est dénie comme l'ecacité du délai de bout en bout d'un paquet généré par une source pour arriver au puits. Justications :

Cela comprend le temps passé dans les les d'attente, en retransmissions et en propa-gation. Dans nos simulations, elle est fonction de la longueur moyenne du chemin en nombre de sauts. Nous faisons abstraction des couches inférieures pour se concentrer uniquement sur l'impact des attaques à la couche routage. Elle caractérise l'ecacité du réseau en termes de vitesse de livraison. Certaines applications des réseaux de cap-teurs telles que les alarmes incendie, les applications de détection de fuites, etc. ont des contraintes de temps réel. Il est donc important que les protocoles puissent fournir un délai de livraison court.

Comme nous avons discuté précédemment, le choix de l'ordre des axes a une importance dans le calcul de la résilience. Nous exploitons la propriété de calcul de la surface du polygone pour discriminer les protocoles en fonction de certains paramètres.

La principale raison d'avoir choisi cet ordre précis : (ADR), (EE), (DF), (AT) et (DE) est que l'ecacité énergétique permet de pondérer simultanément le taux de livraison moyen et l'équité de livraison dans le groupe des paramètres les plus importants. Cela signie qu'un protocole ecace en termes de succès de livraison et de l'équité de livraison ne doit pas être coûteux en consommation énergétique pour une bonne résilience. La consommation de l'énergie étant particulièrement pénalisante dans un réseau de capteurs, pouvant engendrer l'épuisement (et la mort) des capteurs et la déconnexion d'une partie du réseau, cette dis-crimination énergétique est souhaitable.

Dans l'exemple suivant sur la Figure 3.4, nous illustrons deux ordres d'axes diérents. Supposons que nous mettons les paramètres dans l'ordre : (ADR), (EE), (DF), (AT) et (DE) côte à côte (Figure 3.4 (a)), puis nous calculons la surface du polygone qui nous donne la valeur 0, 92247. Cela signie que le paramètre (EE) pondère simultanément les paramètres

Figure 3.4: Diérents ordres des axes avec un ensemble de valeurs identiques : (a) impor-tance primaire d'énergie (b) imporimpor-tance secondaire d'énergie.

(ADR) et (DF). Pour le calcul de la surface, un (EE) très bas avec (ADR) et (DF) très hauts est pénalisant au sens de la résilience. Ensuite, supposons que nous mettons les paramètres dans l'ordre suivant : (ADR), (AT), (DF), (EE) et (DE) (Figure 3.4 (b)), la surface calculée nous donne la valeur 0, 96051. Cela revient à minimiser l'importance de l'énergie.

Cet ordre spécique des axes doit également mettre en évidence la diérence entre les protocoles et les conséquences des attaques sur la performance des protocoles.

3.5 Application de la métrique aux protocoles de