Abstract-Mobile Ad hoc Networks (MANET) är benägna att skadliga attacker och mellanliggande noder på hemmanätverket kan spoof paket som överförs innan du når destinationen. Denna studie implementerar en förbättrad Steganografi Adaptiv Neuro-Fuzzy Algorithm (SANFA) teknik för att säkra det omgivande hemmanätverket mot spoofing attacker. Hybridtekniker som omfattar bildsteganografi, adaptiv neuro-fuzzy och införlivande chiffer användes för modellutveckling. Två varianter av modellen: SANFA och införliva SANFA jämfördes med hjälp av precision och konvergenstid som prestandamått. Simuleringsresultaten visade att den införlivade SANFA har en lägre procentuell precisionsöverföring i ett mindre nätverk och en högre procentuell precisionsöverföring i ett större nätverk. Konvergenstiden visade att paket som överförs i en mindre nätstorlek tog längre tid att konvergera medan paket som överförs i en större nätstorlek tog kortare tid att konvergera.
Akinboro m.fl. REF implementerade en förbättrad steganografi adaptiv neuro-fuzzy algoritm för att säkra det omgivande hemmanätverket mot spoofing attacker, som omfattar bild steganografi, adaptiv neuro-fuzzy och införlivande chiffer.
An Improved Model for Securing Ambient Home Network against Spoofing Attack
{'venue': None, 'journal': 'International Journal of Computer Network and Information Security', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}