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Enregistrement W1987386756 · doi:10.1002/sec.248

A self‐stabilized random access protocol against denial of service attack in wireless networks

2010· article· en· W1987386756 sur OpenAlexaff
Jahangir H. Sarker, Hussein T. Mouftah

Notice bibliographique

RevueSecurity and Communication Networks · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueMobile Ad Hoc Networks
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAlohaComputer scienceComputer networkNetwork packetEncryptionRandom accessDenial-of-service attackThroughputComputer securityWirelessTelecommunicationsThe Internet

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract One of the main drawbacks of Slotted ALOHA is its throughput collapse at higher traffic load condition due to excessive collisions and known as stability problem. A random packet destruction Denial of Service (DoS) attack can increase the throughput collapse by increasing the collisions further. The current security protection techniques such as encryption, authentication and authorization cannot prevent these types of attacks, since the attacking packets destroy those packets by colliding those encrypted, authenticated and authorized packets. The maximum throughput of Slotted ALOHA can be achieved by the knowledge of the number of active mobile nodes and the average rate of the attacking packet arrival rate. However, the knowledge of these two parameters' current values are difficult and sometimes impossible to know. A self‐stabilized Slotted ALOHA system against the random packet destruction attacking noise packets is presented in this paper. Results show that the system provides nearly optimal stable throughput without the knowledge of current active number of mobile nodes and current attacking packets arrival rate. The proposed system is truly distributive in nature and can be easily implemented in wireless access systems without requiring any centralized control and can defend against random packet destruction DoS attack. Copyright © 2010 John Wiley & Sons, Ltd.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,286
Écart entre enseignants0,272 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations3
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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