Rilevamento dell'attacco di caduta dei pacchetti nelle reti mobili adhoc con l'ausilio di RNA
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I sistemi di rilevamento delle intrusioni utilizzano diversi metodi per rilevare e prevenire gli attacchi alla rete. Un buon IDS deve essere progettato per ridurre i falsi positivi e garantire che solo il traffico effettivamente dannoso venga rilevato e fermato. Questo studio si concentra sul rilevamento della presenza di nodi dannosi che lasciano cadere selettivamente o casualmente i pacchetti destinati ad altri nodi di destinazione nelle reti mobili ad-hoc (MANET), classificando inoltre ogni attacco di caduta dei pacchetti, in base al tipo di attacco, osservando e analizzando come ogni attac...
I sistemi di rilevamento delle intrusioni utilizzano diversi metodi per rilevare e prevenire gli attacchi alla rete. Un buon IDS deve essere progettato per ridurre i falsi positivi e garantire che solo il traffico effettivamente dannoso venga rilevato e fermato. Questo studio si concentra sul rilevamento della presenza di nodi dannosi che lasciano cadere selettivamente o casualmente i pacchetti destinati ad altri nodi di destinazione nelle reti mobili ad-hoc (MANET), classificando inoltre ogni attacco di caduta dei pacchetti, in base al tipo di attacco, osservando e analizzando come ogni attacco di caduta dei pacchetti influisca sulle caratteristiche della rete. Il monitoraggio della sicurezza della rete si basa sul principio che la prevenzione alla fine fallisce. Nell'attuale panorama delle minacce, per quanto ci si sforzi, gli aggressori motivati riusciranno a penetrare nella rete. A quel punto, la vostra capacità di rilevare e rispondere all'intrusione può fare la differenza tra un piccolo incidente e un grande disastro. Questo studio segue un ciclo in tre fasi: i. raccolta dei dati ii. analisi dei dati iii. rilevamento e classificazione. Questo ciclo motiva l'uso intelligente delle reti neurali artificiali che utilizzano i dati locali raccolti in ogni nodo per rilevare le attività dannose.
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