Threat Analysis of Cyber Security in Wireless Adhoc Networks Using Hybrid Neural Network Model


Цитировать

Полный текст

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

Аннотация

The article discusses the problem of analysis of cybersecurity threats in wireless ad hoc networks—VANET, FANET, MARINET, MANET, WSN. The problem of neural network approximation of the function of cyber threat existence in the system is formulated. The parameters of the neural network model were optimized according to the likelihood maximization criterion on the training data set. A hybrid neural network based on recurrent and graph convolutional neural networks is proposed as a solution architecture.

Об авторах

R. Demidov

Peter the Great St.Petersburg Polytechnic University

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

P. Zegzhda

Peter the Great St.Petersburg Polytechnic University

Автор, ответственный за переписку.
Email: zeg@ibks.ftk.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

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML

© Allerton Press, Inc., 2018

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).