On Assessing the Impact of Jamming Strategies on the Behavior of DYMO-Based MANETs
Notice bibliographique
Résumé
The wide-scale deployment of smart phones has begun to provide a pragmatic deployment environment for at-scale MANETs, (i.e., for providing non-cellular based mobile device services). The services enabled via these MANETs will, of course, be subject to cyber-attacks, some of the simplest of which are wireless jamming attacks. Through simulation studies, this work assesses the impact that such jamming attacks have on standard network-level MANET features, (i.e., packet delivery ratio (PDR), hops traveled, delay, etc.), using DYMO as the exemplar MANET routing protocol. More particularly, it is shown that jamming causes more complex effects to the MANET's behavior than generally has been reported. For example jamming can cause: a) it to take considerably longer for start-up transients to decay, and b) a larger percentage of the experiments in which statistical steady-states are never reached, (i.e., the start-up transients are never observed to decay). These results are important as they highlight that jamming can have significant impact's on MANET operations past just causing network disconnections. These issues, in turn, imply that designing jamming resistant or resilient MANETs may be significantly more challenging than prior work would tend to suggest.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».