A Cooperative Detection Model Based on Artificial Neural Network for VANET QoS-OLSR Protocol
Notice bibliographique
Résumé
In this paper, we address the problem of detecting misbehaving vehicles in Vehicular Ad-Hoc Network using VANET QoS-OLSR, Quality of Service-Optimized Link State Routing protocol. VANET QoS-OLSR is a clustering protocol that is able to increase the stability of the network while maintaining the QoS requirements. However, in this protocol, vehicles can misbehave either by under-speeding or over- speeding the road speed limits after clusters are formed. Such misbehavior leads to a widely disconnected network, which raises the need for a detection mechanism. The majority of the existing detection mechanisms are non-cooperative in the sense that they are based on unilateral judgments, which may be untrustworthy. Others employ cooperative detection scheme with evidence-based aggregation techniques such as the Dempster-Shafer (DS) which suffers from the (1) instability when observations come from dependent sources and (2) absence of learning mechanism. To overcome these limitations, we propose a cooperative method using Artificial Neural Network (ANN), which is able to (1) aggregate judgments and prevent the unilateral decisions, and (2) benefit from the previous detection experience by continuous learning. Simulation results show that our model improves the detection probability and reduces the false alarms rate.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».