Notice bibliographique
Résumé
In Intrusion Detection Systems (IDSs) for Mobile Ad hoc NETworks (MANETs), IDS agents using local detection engines alone may lead to undesirable performance due to the dynamic feature of MANETs. In this paper, we present a nonoverlapping Zone-based Intrusion Detection System (ZBIDS) for MANETs. Focusing on the protection of MANET routing protocols, we propose the collaboration mechanism of ZBIDS agents and an aggregation algorithm used by ZBIDS gateway nodes. The aggregation algorithm mainly utilizes the probability distribution of the $Source$ attribute in order to make the final decisions to generate alarms. We demonstrate that, by integrating the security related information from a wider area, the aggregation algorithm can reduce the false alarm ratio and improve the detection ratio. Also, the gateway nodes in ZBIDS can provide more diagnostic information by presenting a global view of attacks. We also present an alert data model conformed to Intrusion Detection Message Exchange Format (IDMEF) to facilitate the interoperability of IDS agents. Based on the routing disruption attack aimed at the Dynamic Source Routing protocol (DSR), we study the performance of ZBIDS at different mobility levels. Simulation results show that our system can achieve lower false positive ratio and higher detection ratio, compared to systems with local detection only.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».