عناصر مشابهة
Proposed Naive Bayes - Genetic Algorithm to Detect Black Hole Attacks in MANETs
| العنوان بلغة أخرى: | اقتراح نظام توجيه لشبكة MANETs باستخدام تقنيات تنقيب البيانات المختلطة |
|---|---|
| المصدر: | مجلة كلية التربية الأساسية |
| الناشر: |
الجامعة المستنصرية - كلية التربية الأساسية
|
| المؤلف الرئيسي: | |
| مؤلفين آخرين: | , |
| المجلد/العدد: | ع120 |
| محكمة: | نعم |
| الدولة: | العراق |
| التاريخ الميلادي: | 2023 |
| الصفحات: | 1 - 15 |
| ISSN: | 8536-2706 |
| رقم MD: | 1420677 |
| نوع المحتوى: | بحوث ومقالات |
| اللغة: | English |
| قواعد المعلومات: | EduSearch |
| مواضيع: | |
| رابط المحتوى: |
| المستخلص: | إن التهديدات والهجمات على شبكات الهاتف المحمول المخصصة (MANETs) كبيرة، مما يجعل من الصعب على أنظمة الأمان التقليدية توفير الحماية الكاملة. لذلك، يجب تصميم نظام التجميع المختلط الفعال لإنشاء نظام كشف التسلل (IDS) المناسب لهذه الشبكة. تعد معرفات IDS مهمة في أنظمة MANET نظرًا لوجود تهديدات للثقب الأسود، والتي تعد أهم نقاط الضعف في هذه الشبكة، ونقترح استخدام المصنف المختلط للكشف عن هجمات الثقب الأسود في MANETs. يمكن تحقيق ذلك باستخدام خوارزمية Naive Bayes للتجميع لتحديد رأس الكتلة، وتعديل الخوارزمية الجينية لتحديد العقدة المسؤولة عن هجوم الثقب الأسود على المسار الأمثل أخيرًا، يوجه خادم الثقة العقدة الوجهة. إذا كان مسموحًا به، فإنه ينبه رئيس المجموعة؛ خلاف ذلك، فإنه يحدد العقدة على أنها خبيثة في هجوم الثقب الأسود داخل كل كتلة. وقد أظهرت النتائج بان التقنية المقترحة قد حسنت معدل تلف الحزمة والكمية ونسبة توزيع الحزمة وانقطاع الشبكة بالكامل ومعلمات قدرة التوجيه الموحدة مقارنة بأساليب اكتشاف الثقب الأسود الحالي. The threats and attacks on mobile ad hoc networks (MANETs) are significant, making it difficult for traditional security systems to provide complete protection. Therefore, an efficient hybrid clustering approach must be designed to construct an intrusion detection system (IDS) that is suitable for this network. IDSs are crucial in MANETs due to the presence of black hole threats, which are the most significant vulnerabilities in this network. Our suggestion is to use a hybrid classifier to detect black hole attacks in MANETs. This can be achieved by using the Naïve Bayes algorithm for clustering to select the cluster head, and modify the Genetic Algorithm to identify the node responsible for a black hole attack on the optimal path. Finally, the confidence server instructs the destination node. If permitted, it alerts the collection head; otherwise, it identifies the node as a malicious one in the black hole attack within each cluster. The results of our proposed technique show that it has improved package damage rate, quantity, package distribution ratio, whole network interruption, and standardized directing capacity parameters compared to current black hole detection approaches. The simulation was done in KDD cup 99 to carry out black hole attack and trace file obtained is used as dataset for training and testing purpose using visual basic. |
|---|
