An Optimal Cluster Head Selection with Trusted Path Routing and Classification of Intrusion in WSN Employing CHLNNet
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.
Notice bibliographique
Résumé
A wireless sensor network consists of a large number of sensors dispersed across a large area. These are used in broad areas including queue management, military applications, ecological applications, and others. This method, which combines deep learning and optimisation strategies with a focus on attack identification, is still under testing. The nodes will first be distributed randomly, centred on the network's dimension, under a system paradigm. Comparison sets are produced by use of an energy-related timer. Later, the geographical comparison, the quality of the link between the cluster head (CH) and cluster member (CM) nodes, and the node's remaining network energy will all be taken into account when analysing the transmission probability. The CH will determine how to manage the trust. The node will be chosen as CH after it meets the criteria for trust coverage. This will be chosen as CM if the situation is still unsatisfactory. The Dempster-Shaft theory and multi-dimensional trust criteria will be used to determine the cluster pathways' (CP) optimal range for effective data transfer, with residual energy and distance being the key constraints. Cascaded Hermite Laguerre Neural Network will classify and identify the attack if the best and most reliable path is still chosen (CHLNNet). This proposed approach will be compared against three sophisticated methodologies with regard to several parameters. As a result, the suggested CHLNNet technique achieves 91.4% of malicious detection rate, 28.2% average latency, 94.8% throughput, 23% end-to-end delay, and 31.4% routing overhead.
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 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 | 0,001 | 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 | 0,004 |
| 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 découle