Wyszukiwanie zaawansowane ?

Obiekt

Pobierz

Tytuł: Markov Decision Process based Model for Performance Analysis an Intrusion Detection System in IoT Networks, Journal of Telecommunications and Information Technology, 2021, nr 3

Autor:

Kalnoor, Gauri ; S, Gowrishankar

Data wydania:

2021, nr 3

Typ zasobu:

artykuł

Opis:

In this paper, a new reinforcement learning intrusion detection system is developed for IoT networks incorporated with WSNs. A research is carried out and the proposed model RL-IDS plot is shown, where the detection rate is improved. The outcome shows a decrease in false alarm rates and is compared with the current methodologies. Computational analysis is performed, and then the results are compared with the current methodologies, i.e. distributed denial of service (DDoS) attack. The performance of the network is estimated based on security and other metrics

Wydawca:

Instytut Łączności - Państwowy Instytut Badawczy

Format:

application/pdf

Identyfikator zasobu:

ISSN 1509-4553, on-line: ISSN 1899-8852 ; oai:bc.itl.waw.pl:2195

Źródło:

Journal of Telecommunications and Information Technology

Język:

ang

Prawa:

Biblioteka Naukowa Instytutu Łączności

Temat i słowa kluczowe:

machine learning intrusion detection IoT DDoS Q-learning reinforcement-learning NSL-KDD Markov decision process (MDP)

Kolekcje, do których przypisany jest obiekt:

Data ostatniej modyfikacji:

11 paź 2021

Data dodania obiektu:

11 paź 2021

Liczba wyświetleń treści obiektu:

54

Wszystkie dostępne wersje tego obiektu:

https://bc.itl.waw.pl/publication/2497

Wyświetl opis w formacie RDF:

RDF

Wyświetl opis w formacie OAI-PMH:

OAI-PMH

Nazwa wydania Data
Kalnoor, Gauri; S, Gowrishankar, Markov Decision Process based Model for Performance Analysis an Intrusion Detection System in IoT Networks, Journal of Telecommunications and Information Technology, 2021, nr 3 11 paź 2021

Obiekty Podobne
Battery Drain Denial-of-Service Attacks and Defenses in the Internet of Things, Journal of Telecommunications and Information Technology, 2019, nr 2

Logothetis, Michael D. Vassilakis, Vassilios G. Ioulianou, Philokypros P.

2019, nr 2
artykuł
2024, nr 3, JTIT-artykuły
2024, nr 3, JTIT-artykuły
A Collaborative Approach to Detecting DDoS Attacks in SDN Using Entropy and Deep Learning, Journal of Telecommunications and Information Technology, 2024, nr 3

Narayan, D. G. Heena, W Amit, K

2024, nr 3
artykuł
2023, nr 3, JTIT-artykuły
2023, nr 3, JTIT-artykuły
A Cross-layer Method for Scheduling and Routing Real-time Traffic Flow in Industrial IoT. Journal of Telecommunications and Information Technology, 2023, nr 3

Azimian, Nikta Mohammadi, Reza Nassiri, Mohammad

2023, nr 3
artykuł
Comparative Analysis of QoS Management and Technical Requirements in 3GPP Standards for Cellular IoT Technologies, Journal of Telecommunications and Information Technology, 2018, nr 2

Bochechka, Grigory Tikhvinskiy, Valery Gryazev, Andrey Aitmagambetov, Altay

2018, nr 2
artykuł
LEES: a Hybrid Lightweight Elliptic ElGamal-Schnorr-Based Cryptography for Secure D2D Communications, Journal of Telecommunications and Information Technology, 2021, nr 2

Prabhakar, M. Ara, Tabassum Ambareen, Javeria

2021, nr 2
artykuł
Multifactor Authentication and Key Management Protocol for WSN-assisted IoT Communication, Journal of Telecommunications and Information Technology, 2019, nr 3

Prabhakar, M. Ara, Tabassum

2019, nr 3
artykuł
Detection of DDoS Attacks in OpenStack-based Private Cloud Using Apache Spark, Journal of Telecommunications and Information Technology, 2020, nr 4

Shinde, Sumedha Gumaste, Shweta K, Amit G., Narayan D.

2020, nr 4
artykuł
An Efficient Hybrid Protocol Framework for DDoS Attack Detection and Mitigation Using Evolutionary Technique, Journal of Telecommunications and Information Technology, 2022, nr 4

Gururaj, Murtugudde Yerriswamy, T.

2022, nr 4
artykuł
Więcej
×

Cytowanie

Styl cytowania:

Dane kontaktowe

Adres

Instytut Łączności – Państwowy Instytut Badawczy ul. Szachowa 1 04-894 Warszawa

Telefon

(+48) 5128 696

E-Mail

biblioteka@il-pib.pl

Odwiedź nas!

Ta strona wykorzystuje pliki 'cookies'. Więcej informacji