Using Neural Networks to Detect Internal Intruders in VANETs
- Авторы: Ovasapyan T.D.1, Moskvin D.A.1, Kalinin M.O.1
-
Учреждения:
- Peter the Great St.Petersburg Polytechnic University
- Выпуск: Том 52, № 8 (2018)
- Страницы: 954-958
- Раздел: Article
- URL: https://journals.rcsi.science/0146-4116/article/view/175682
- DOI: https://doi.org/10.3103/S0146411618080199
- ID: 175682
Цитировать
Аннотация
This article considers ensuring protection of Vehicular Ad-Hoc Networks (VANET) against malicious nodes. Characteristic performance features of VANETs and threats are analyzed, and current attacks identified. The proposed approach to security provision relies on radial basis neural networks and makes it possible to identify malicious nodes by indicators of behavior.
Ключевые слова
Об авторах
T. Ovasapyan
Peter the Great St.Petersburg Polytechnic University
Автор, ответственный за переписку.
Email: otd@ibks.spbstu.ru
Россия, St. Petersburg, 195251
D. Moskvin
Peter the Great St.Petersburg Polytechnic University
Email: max@ibks.spbstu.ru
Россия, St. Petersburg, 195251
M. Kalinin
Peter the Great St.Petersburg Polytechnic University
Автор, ответственный за переписку.
Email: max@ibks.spbstu.ru
Россия, St. Petersburg, 195251
Дополнительные файлы
