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Enregistrement W2514396107 · doi:10.1109/access.2016.2601009

Survey on Threats and Attacks on Mobile Networks

2016· article· en· W2514396107 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueIEEE Access · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueAdvanced Malware Detection Techniques
Établissements canadiensÉcole de Technologie Supérieure
Organismes subventionnairesUniversité de Bretagne OccidentaleÉcole de technologie supérieure
Mots-clésComputer scienceComputer securityDenial-of-service attackComputer networkCellular networkPublic land mobile networkMobile computingNetwork securityCore networkWireless networkNetwork Access ControlMobile telephonyTelecommunicationsWirelessMobile radioCloud computing securityThe InternetCloud computingWorld Wide Web

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Since the 1G of mobile technology, mobile wireless communication systems have continued to evolve, bringing into the network architecture new interfaces and protocols, as well as unified services, high data capacity of data transmission, and packet-based transmission (4G). This evolution has also introduced new vulnerabilities and threats, which can be used to launch attacks on different network components, such as the access network and the core network. These drawbacks stand as a major concern for the security and the performance of mobile networks, since various types of attacks can take down the whole network and cause a denial of service, or perform malicious activities. In this survey, we review the main security issues in the access and core network (vulnerabilities and threats) and provide a classification and categorization of attacks in mobile network. In addition, we analyze major attacks on 4G mobile networks and corresponding countermeasures and current mitigation solutions, discuss limits of current solutions, and highlight open research areas.

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.

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)0,000
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: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,987
Score d'incertitude au seuil0,342

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,046
Tête enseignante GPT0,348
Écart entre enseignants0,302 · 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