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Enregistrement W1677044153

A Survey on Some Currently Existing Intrusion Detection Systems for Mobile Ad Hoc Networks

2015· article· en· W1677044153 sur OpenAlexaff
Mnar Saeed Alnaghes, Fayez Gebali

Notice bibliographique

RevueInternational Conference on Electrical and Electronics Engineering · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueMobile Ad Hoc Networks
Établissements canadiensUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMobile ad hoc networkComputer scienceIntrusion detection systemComputer securityComputer networkThroughputConfidentialityWireless ad hoc networkHarmVehicular ad hoc networkWirelessNetwork packetTelecommunications
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Mobile Ad-Hoc Network (MANET) is one of the most promising technologies that have applications in military, environmental, space exploration and forestry industry areas. This type of network has attractive features such as its low transmission power to conserve energy, increase throughput, and reduce delay. However, it suffers from many constraints, including limited resources, and the use of insecure wireless communication channels. Due to the lack of defense, the security of these networks is a worthy concern, particularly for the applications where confidentiality has prime importance. Thus, any kind of intrusions should be detected before attackers can harm the network in order to operate MANET in a secure way. In this article, we present a survey of the state-of-theart in Intrusion Detection Systems (IDSs) that are proposed for MANETs. This is followed by a comparison of each scheme along with their advantages and disadvantages. This survey is concluded by highlighting open research issues in the field.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,967
Score d'incertitude au seuil0,888

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,041
Tête enseignante GPT0,273
Écart entre enseignants0,232 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations15
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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