A Comprehensive Review on Intrusion Detection and Prevention Schemes for Network Coding Enabled Mobile Small Cells
Notice bibliographique
Résumé
With technological breakthroughs and increasing network technology reliability in daily life, it is vital to provide robust network-based system operations. According to the Comprehensive Error Rate Test Report, as network attacks become more common, the number of attacks nearly doubles or triples every year. The fifth-generation mobile communication is going to provide a connecting world with almost zero Latency. Network coding has emerged as a viable answer to the mostly efficiency, secure network needs for coming-generation networking technology. A small cell environment with network coding allows an effective system to communicate with the high rate of data. A significant countermeasure for several forms of network attacks is the Intrusion Detection Systems (IDS). Unique IDS solutions which are lightweight but also provide a high level of security are therefore demanded. The main security concerns in collaborative networks are Distributed -Denial- of- Service (DDOS) attacks, pollution attacks etc. While the network efficiency of non-DDOS attacks is also impaired, the impact of DDOS attacks is severe. In DDOS attacks, the specific node as a victim floods and mass traffic jams occurs, affecting the entire network performance. However, small, NC-enabled mobile cells, due to the essential NC vulnerabilities, are susceptible to pollution attacks. This article presents a brief survey on intrusion detection and mitigation schemes for Network Coding environment Mobile Small Cells.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,002 |
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 ».