An Efficient Signal Processing Model for Malicious Signal Identification and Energy Consumption Reduction for Improving Data Transmission Rate
Notice bibliographique
Résumé
One of the fields which needs the most security is Ad hoc Network (ANET). The term ANET guarantees that there is no central authority so as to administer the signals. Security is a basic issue while using ANET for establishing communication. A ANET is an assortment of remote signals that can progressively be set up at anyplace and whenever without utilizing any prior system framework. Because of its volatile nature, it has mobility issues to improve the arrangement of the system. One of the difficulties is to recognize the malicious signals in the system. Because of malicious signals, data loss or high energy consumption will occur which reduce the overall performance of the ANET. There are a few circumstances when at least one signal in the system become malevolent and will destroy the limit of the system. The point of this work is to recognize the malignant signals quickly to avoid loss of data. The conventional strategy for firewall and encryption isn't adequate to secure the system. In this way a malicious signal identification framework must be added to the ad hoc network. A signal needs to be secured when utilizing the resources and to provide secure communication. The ad hoc networks have several issues like, congestion, overload, data loss and energy consumption. In the proposed work a framework for Rapid Malicious Signal Detection with Energy Consumption Reduction (RMSDwECR) Method is proposed. The proposed method is compared with the traditional methods in terms of load in the network, data loss ratio, signal transmission rate, energy consumption levels, malicious signal identification time and throughput levels. The proposed method exhibits better performance than the traditional methods.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».