Sammanfattning av denna webbsida: Ad hoc-nätverkssäkerhet bygger främst på försvarsmekanismer vid varje mobil nod på grund av brist på infrastruktur. Därför har olika metoder för att upptäcka intrång föreslagits för ad hoc-nätverk. Att utveckla intrusionsdetektionssystem (IDS) för enskilda noder i ad hoc-nätverk är utmanande av ett antal skäl, inklusive resursbegränsningar vid varje nod och svårigheter att lokalisera attackkälla för snabb respons. I detta dokument föreslår vi en hybrid data mining anomali detektion teknik för node-baserade IDS. Vi har två tekniker för datautvinning, dvs. gruvbrytning och korsbrytning, för att karakterisera de mobila nodernas normala beteende och upptäcka avvikelser genom att hitta avvikelser från normen. Fördelen med vårt hybrida tillvägagångssätt är att gruv- och cross-feature mining vanligtvis kompletterar varandra i tidsskala och känslighet för olika attacktyper. Vi undersöker funktioner av intresse från både mediumaccess-skiktet (MAC) och nätverksskiktet. Vår avsikt att använda MAC lagerfunktioner är att lokalisera attackkällan inom en-hop omkrets. För att bevara den värdefulla energin i mobila noder, föreslår vi två kompakta funktioner, det vill säga direkt funktion inställd och statistisk funktion satt, som mål för kortsiktig och långsiktig profilering av normala nod beteenden, respektive. Med tanke på egenskaperna hos revisionsdata som samlas in på olika uppsättningar funktioner, tillämpar vi föreningsregeln gruvbrytning på den kortsiktiga profileringen och korsfaktisk gruvbrytning på den långsiktiga profileringen. Vi validerar vårt arbete genom ns-2 simuleringsförsök. Experimentella resultat visar hur effektiv vår metod är.
En hybrid data mining anomali detektion teknik för nodebased IDS har föreslagits REF.
A hybrid data mining anomaly detection technique in ad hoc networks
{'venue': 'IJWMC', 'journal': 'IJWMC', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}