Application of an Artificial Neural Network for Detection of Attacks in VANETs


Цитировать

Полный текст

Открытый доступ Открытый доступ
Доступ закрыт Доступ предоставлен
Доступ закрыт Только для подписчиков

Аннотация

This work contains results of developing an approach for detecting routing attacks in VANET networks using an artificial neural network. In the course of this work, such research methods as analysis and modeling were used to select the most promising approach for identifying routing attacks, as well as to develop a mock-up of a software system that detects Gray Hole attacks in VANETs. According to the results of experimental studies, the effectiveness of the developed software was evaluated.

Об авторах

E. Malyshev

Peter the Great St. Petersburg Polytechnic University

Автор, ответственный за переписку.
Email: egorpw@yandex.ru
Россия, St. Petersburg, 195251

D. Moskvin

Peter the Great St. Petersburg Polytechnic University

Автор, ответственный за переписку.
Email: moskvin@ibks.spbstu.ru
Россия, St. Petersburg, 195251

D. Zegzhda

Peter the Great St. Petersburg Polytechnic University

Автор, ответственный за переписку.
Email: dmitry@ibks.spbstu.ru
Россия, St. Petersburg, 195251

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML

© Allerton Press, Inc., 2019

Согласие на обработку персональных данных

 

Используя сайт https://journals.rcsi.science, я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных») даю согласие на обработку персональных данных на этом сайте (текст Согласия) и на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика» (текст Согласия).