Malicious Node(악성 노드)란 무엇입니까?
Malicious Node 악성 노드 - The extensive simulation results demonstrate the effectiveness of the proposed model in the presence of malicious nodes in the industrial environment. [1] Blockchain is used to overcome untrusted behavior by preventing the malicious node from tampering with trade information. [2] Simulation outcomes indicate that the proposed strategy outperforms other communication techniques in the context of the successful elimination of malicious nodes along with energy consumption, stability period, and network lifetime. [3] Simulation results show that the proposed model achieves lowest Packet Dropping Rate (PDR) values for various number of malicious nodes in comparison with existing models. [4] Particularly, the trust value of collaborative user nodes is considered to avoid security threats caused by malicious nodes. [5] The aims is to eliminate selective dropping attack that occurs when malicious nodes drop packets at low rate to damage the network, while at the same time to avoid to be detected. [6] The malicious nodes may become part of such communications that can accept the data and drop (or misuse) data to create congestion. [7] The malicious nodes imitate this forwarding behavior, which can selectively forward date, eavesdropping, or discarding important dates. [8] Moreover, the adaptive penalty mechanism and volatilization factor are used to fast identify the malicious nodes. [9] In these attacks, the malicious nodes guarantee that they have the briefest way to the destination. [10] However, due to open wireless boundary and high mobility of the drones, the FANETs are vulnerable to malicious nodes that can penetrate the network and, thus, pose serious security threats, particularly at the Medium Access Control (MAC) layer. [11] This collaborative trust calculation mechanism helps in filtering out malicious nodes in the network. [12] In phase III, a Quotient filter is used for fast and efficient storage of malicious nodes. [13] The model also helps to filter out malicious nodes through an indirect trust calculation process. [14] We develop an analytical model to determine the conditions under which malicious nodes have no incentives to perform attack in the intrusion detection attack–defense game. [15] Federated Byzantine Fault Tolerance shows better scalability and is more suitable for large systems, but can withstand a smaller number of malicious nodes. [16] Attack can be occurred in different ways in WSN depending upon the types of malicious activity through this research work we are identifying the location of malicious node using Stack based approach. [17] Identifying the attack and isolating the malicious node to reform the secured routing environment is the major goal of all researchers working for securing the MANET. [18] In this paper, we assume that malicious nodes upload unreal learning parameters in the federated learning framework, which the global model will have high error rate. [19] It is challenging to provide trusted edge collaborative inference in the presence of malicious nodes. [20] Through experimental simulation, it can be seen that the proposed DPPGC consensus mechanism can improve the security of the consensus and make the proportion of malicious nodes in the consensus node less than 20%. [21] Blackhole attack, a severe thread that voluntarily disrupts the healthy nodes and turn it as malicious node. [22] In the proposed work, a novel approach is put forwarded, which can rapidly identify and isolate the malicious nodes from the networks as early as possible. [23] Extensive modeling tests are carried out in order to reliably isolate the malicious nodes, and they are discovered to be more resistant to DoS attacks. [24] Another key aspect of distributing QoS is security, as malicious nodes pose all variety of threats to MANETs. [25] And then, a density-based outlier detection mechanism is introduced to acquire an adaptive trust threshold used to isolate the malicious nodes from being cluster heads. [26] The analysis and experimental results show that the algorithm can not only ensure the security of cross domain multicast routing, but also prevent the malicious nodes from destroying. [27] It eliminates the problem of malicious nodes entering the network, and will also overcome the problem of power consumption. [28] Then an algorithm is proposed to update the bus trust value, when all the trust value of neighbor buses at one bus node are quite low, then this bus is diagnosed as a malicious node and the false data are detected. [29] The defense strategies such as intrusion detection system (IDS) impose a method to build efficient detection of malicious nodes. [30] In the proposed methodology RSSI value along with information of the route is being used for the discernment of the malicious nodes and for ensuring the security of the network, the cluster mechanism is being considered for the better and improved results. [31] Detection time and detection overhead are reduced, as isolation of malicious nodes increases the efficiency of the detection process. [32] The experimental results determine the malicious node. [33] Extensive simulations suggest that our proposed mechanism is approximately 70% more efficient in terms of malicious nodes identification and DoS threat against the baseline mechanism. [34] We also evaluate unilateral decisions both with and without identification of malicious nodes. [35] The subtractive gradient boost clustering technique is applied to authenticate the mobile node as normal nodes and malicious nodes based on the selected features. [36] However, the effectiveness of sharding is still challenging due to the uneven distribution of malicious nodes. [37] The work done is examined through simulation by varying the number of malicious nodes in the environment. [38] The detection of nodes in the IoT and a traceability process to determine whether there is a malicious node based on the detection results becomes more reliable. [39]광범위한 시뮬레이션 결과는 산업 환경에서 악성 노드가 있는 경우 제안된 모델의 효율성을 보여줍니다. [1] 블록체인은 악의적인 노드가 거래 정보를 변조하는 것을 방지하여 신뢰할 수 없는 행위를 극복하는 데 사용됩니다. [2] 시뮬레이션 결과는 제안된 전략이 에너지 소비, 안정성 기간 및 네트워크 수명과 함께 악의적인 노드를 성공적으로 제거한다는 맥락에서 다른 통신 기술을 능가함을 나타냅니다. [3] 시뮬레이션 결과 제안된 모델은 기존 모델에 비해 다양한 악성 노드 수에 대해 가장 낮은 PDR(Packet Dropping Rate) 값을 달성하는 것으로 나타났다. [4] 특히, 악의적인 노드로 인한 보안 위협을 피하기 위해 협업 사용자 노드의 신뢰 값을 고려합니다. [5] 목표는 악성 노드가 낮은 속도로 패킷을 드롭하여 네트워크를 손상시키는 동시에 탐지를 방지할 때 발생하는 선택적 드롭 공격을 제거하는 것입니다. [6] 악의적인 노드는 데이터를 수락하고 데이터를 삭제(또는 오용)하여 정체를 일으킬 수 있는 통신의 일부가 될 수 있습니다. [7] 악성 노드는 이러한 전달 동작을 모방하여 날짜를 선택적으로 전달하거나 중요한 날짜를 도청하거나 삭제할 수 있습니다. [8] 또한 적응형 패널티 메커니즘과 휘발 인자를 사용하여 악성 노드를 빠르게 식별합니다. [9] 이러한 공격에서 악의적인 노드는 목적지까지 가장 짧은 경로를 보장합니다. [10] 그러나 드론의 개방된 무선 경계와 높은 이동성으로 인해 FANET은 네트워크를 침투할 수 있는 악성 노드에 취약하여 특히 MAC(Medium Access Control) 계층에서 심각한 보안 위협이 됩니다. [11] 이 협력적 신뢰 계산 메커니즘은 네트워크에서 악성 노드를 필터링하는 데 도움이 됩니다. [12] 3단계에서는 악성 노드의 빠르고 효율적인 저장을 위해 지수 필터가 사용됩니다. [13] 이 모델은 또한 간접적인 신뢰 계산 프로세스를 통해 악성 노드를 필터링하는 데 도움이 됩니다. [14] 우리는 침입 탐지 공격-방어 게임에서 악성 노드가 공격을 수행할 유인이 없는 조건을 결정하기 위한 분석 모델을 개발합니다. [15] Federated Byzantine Fault Tolerance는 더 나은 확장성을 보여주고 대규모 시스템에 더 적합하지만 더 적은 수의 악성 노드를 견딜 수 있습니다. [16] WSN에서 공격은 악성 활동의 유형에 따라 다양한 방식으로 발생할 수 있습니다. 본 연구를 통해 Stack 기반 접근 방식을 사용하여 악성 노드의 위치를 식별하고 있습니다. [17] 공격을 식별하고 악성 노드를 격리하여 보안 라우팅 환경을 개혁하는 것은 MANET 보안을 위해 노력하는 모든 연구자의 주요 목표입니다. [18] 본 논문에서는 악성 노드가 연합 학습 프레임워크에서 언리얼 학습 매개변수를 업로드한다고 가정하며, 글로벌 모델은 오류율이 높습니다. [19] 악성 노드가 있는 경우 신뢰할 수 있는 에지 협업 추론을 제공하는 것은 어렵습니다. [20] 실험적 시뮬레이션을 통해 제안된 DPPGC 합의 메커니즘이 합의의 보안을 향상시키고 합의 노드에서 악성 노드의 비율을 20% 미만으로 만들 수 있음을 알 수 있습니다. [21] 블랙홀 공격은 정상적인 노드를 자발적으로 방해하고 악성 노드로 만드는 심각한 스레드입니다. [22] 제안된 작업에서는 가능한 한 빨리 악성 노드를 네트워크에서 신속하게 식별하고 격리할 수 있는 새로운 접근 방식이 제시됩니다. [23] 악성 노드를 안정적으로 격리하기 위해 광범위한 모델링 테스트를 수행하고 DoS 공격에 더 강한 것으로 판명되었습니다. [24] QoS 배포의 또 다른 주요 측면은 보안입니다. 악의적인 노드는 MANET에 모든 다양한 위협을 제기하기 때문입니다. [25] 그런 다음, 악성 노드를 클러스터 헤드로부터 격리하는 데 사용되는 적응형 신뢰 임계값을 획득하기 위해 밀도 기반 이상값 탐지 메커니즘이 도입되었습니다. [26] 분석 및 실험 결과는 알고리즘이 도메인 간 멀티캐스트 라우팅의 보안을 보장할 뿐만 아니라 악의적인 노드가 파괴되는 것을 방지할 수 있음을 보여줍니다. [27] 악성 노드가 네트워크에 진입하는 문제를 제거하고 전력 소비 문제도 극복합니다. [28] 그런 다음 버스 신뢰 값을 업데이트하는 알고리즘을 제안합니다. 한 버스 노드의 모든 인접 버스 신뢰 값이 매우 낮으면 이 버스를 악성 노드로 진단하고 잘못된 데이터를 탐지합니다. [29] 침입 탐지 시스템(IDS)과 같은 방어 전략은 악성 노드의 효율적인 탐지를 구축하는 방법을 부과합니다. [30] 제안하는 방법론에서는 경로 정보와 함께 RSSI 값을 악의적인 노드 식별과 네트워크 보안을 위해 사용하고 있으며, 보다 나은 결과와 개선된 결과를 위해 클러스터 메커니즘을 고려하고 있다. [31] 악성 노드를 격리하면 탐지 프로세스의 효율성이 높아져 탐지 시간과 탐지 오버헤드가 줄어듭니다. [32] 실험 결과는 악성 노드를 판별합니다. [33] 광범위한 시뮬레이션은 우리가 제안한 메커니즘이 기준 메커니즘에 대한 악성 노드 식별 및 DoS 위협 측면에서 약 70% 더 효율적임을 시사합니다. [34] 또한 악성 노드를 식별하거나 식별하지 않고 일방적인 결정을 평가합니다. [35] Subtractive Gradient Boost 클러스터링 기법을 적용하여 모바일 노드를 선택된 특징을 기반으로 정상 노드와 악성 노드로 인증합니다. [36] 그러나 샤딩의 효율성은 악성 노드의 고르지 못한 분포로 인해 여전히 어렵습니다. [37] 수행한 작업은 환경의 악성 노드 수를 다양하게 하여 시뮬레이션을 통해 검사합니다. [38] IoT에서 노드를 탐지하고 탐지 결과를 기반으로 악성 노드가 있는지 여부를 판별하는 추적 프로세스가 더욱 안정적입니다. [39]
black hole attack 블랙홀 공격
In both grey and black hole attacks, the time taken for detection of malicious nodes is also reduced considerably. [1] On the other hand black hole attack, intentionally dropped the incoming packets through malicious node in between the intermediately nodes. [2] The system is robust enough to detect all black hole attacks by using an iterative split of the main path until the detection of the malicious nodes. [3] A black hole attack involves a malicious node, which tries to direct all traffic toward itself and drops all of it without forwarding it to the destination. [4] If allowed, it notifies the cluster head; otherwise, it detects the node as a malicious node in the black hole attack in each cluster. [5] This study manifests a fuzzy-based trust prediction model for detecting malicious nodes in wireless sensor networks (WSN) by preventing black hole attack. [6] In a black-hole attack, by sending false routing information, malicious nodes interrupt data transmission. [7] Black hole attack occurs when a malicious node receives and misleads a set of nodes in the wireless network to drop the data they received. [8] The flow of packets with different routes usually attacked by malicious nodes, such an attack is also termed as black hole attack. [9]그레이홀 공격과 블랙홀 공격 모두에서 악성 노드를 탐지하는 데 걸리는 시간도 상당히 단축됩니다. [1] 반면에 블랙홀 공격은 중간 노드 사이에서 악성 노드를 통해 들어오는 패킷을 의도적으로 떨어뜨립니다. [2] nan [3] nan [4] nan [5] nan [6] nan [7] nan [8] nan [9]
secure data transmission 안전한 데이터 전송
)e main strength of the proposed protocol is that it considers multiple factors like congestion control, packet loss reduction, malicious node detection, and secure data transmission to intensify the MANET’s QoS. [1] )e main strength of the proposed protocol is that it considers multiple factors like congestion control, packet loss reduction, malicious node detection, and secure data transmission to intensify the MANET’s QoS. [2] Specifically, the fountain coding technology is introduced to construct a three-node transmission model, including an original node, a target node and a malicious node, to realize the secure data transmission process in service migration. [3] This is followed by implementation of two classifiers; Support Vector Machine (SVM) that identifies the affected route and Convolutional Neural Network (CNN) that detects the malicious nodes present in the affected route to offer secure data transmission. [4]) 제안 프로토콜의 주요 장점은 혼잡 제어, 패킷 손실 감소, 악성 노드 탐지, 안전한 데이터 전송과 같은 여러 요소를 고려하여 MANET의 QoS를 강화한다는 것입니다. [1] ) 제안 프로토콜의 주요 장점은 혼잡 제어, 패킷 손실 감소, 악성 노드 탐지, 안전한 데이터 전송과 같은 여러 요소를 고려하여 MANET의 QoS를 강화한다는 것입니다. [2] nan [3] nan [4]
selective forwarding attack 선택적 포워딩 공격
This research work has studied the impact of selective forwarding attack on the IoT network by varying the number of malicious nodes and changing its position from the sink node and given a unique detection mechanism area wise by calculating detecting factor based on energy consumption and packet received. [1] We formally demonstrated that the AAS is effective against selective forwarding attack, false routing attack, byzantine attack and route spoofing attack using the BAN logic considering the possibility of malicious nodes mingling in MANET. [2] Besides, the network exists selective forwarding attack intensity threshold, when attack intensity is greater than the intensity threshold, the malicious nodes will not fail because of the failure of the neighbor nodes. [3] If the malicious nodes’ forwarding rates become close to those of nodes under a harsh environment, the schemes based on packet forwarding rates for detecting selective forwarding attack may fail because they cannot differentiate the low data packet forwarding rates resulting from the malicious behaviors or harsh environment. [4]본 연구에서는 악성 노드의 수를 다양화하고 싱크 노드에서 위치를 변경하여 선택적 포워딩 공격이 IoT 네트워크에 미치는 영향을 연구하고 에너지 소비 및 수신 패킷을 기반으로 탐지 요인을 계산하여 영역별로 고유한 탐지 메커니즘을 부여했습니다. [1] MANET에 악성 노드가 혼재할 가능성을 고려하여 BAN 로직을 사용하여 AAS가 선택적 포워딩 공격, 거짓 라우팅 공격, 비잔틴 공격 및 경로 스푸핑 공격에 효과적임을 공식적으로 입증했습니다. [2] nan [3] nan [4]
packet delivery ratio 패킷 전송 비율
The proposed algorithm improves performance against malicious nodes using five network performance criteria; packet delivery ratio, packet loss rate, average energy consumption, and end to end delay. [1] The proper identification of actual cause for packet drops significantly reduces the false positive rate of detection of malicious nodes with an increased packet delivery ratio (not lower than 95%) and throughput. [2] The simulation results show that EATMR performs better than other approaches such as M-CSO and SQEER in terms of successfully detecting malicious nodes and enhancing network lifetime, energy consumption, and packet delivery ratio. [3]제안하는 알고리즘은 5가지 네트워크 성능을 이용하여 악성 노드에 대한 성능을 향상시킨다. 기준; 패킷 전달 비율, 패킷 손실률, 평균 에너지 소비 및 종단 간 지연. [1] 패킷 드롭의 실제 원인을 적절하게 식별하면 패킷 전달 비율(95% 이상)과 처리량이 증가하여 악성 노드의 탐지 오탐율이 크게 줄어듭니다. [2] nan [3]
Detecting Malicious Node 악성 노드 탐지
Besides, a trust-based reliability factor is also introduced to ensure secure communications by detecting malicious nodes or other external threats. [1] This paper presents a comparative analysis of four semi-supervised machine learning (SSML) algorithms for detecting malicious nodes in an optical burst switching (OBS) network. [2] This study manifests a fuzzy-based trust prediction model for detecting malicious nodes in wireless sensor networks (WSN) by preventing black hole attack. [3] The simulation results show that EATMR performs better than other approaches such as M-CSO and SQEER in terms of successfully detecting malicious nodes and enhancing network lifetime, energy consumption, and packet delivery ratio. [4] Experimental results demonstrate that our approach can help enhance the robustness of challenge-based trust mechanism by detecting malicious nodes faster than similar approaches (i. [5] Among the algorithms compared, One-Class Support Vector Machines (OSVM) with kernel radial basis function (RBF) has the largest accuracy performance in detecting malicious node attacks with certain types and also detect trustable relay by using specific features of the symbol constellation of the received signal. [6]또한, 악성 노드 또는 기타 외부 위협을 탐지하여 안전한 통신을 보장하기 위해 신뢰 기반 신뢰성 요소도 도입됩니다. [1] 이 논문은 OBS(Optical Burst Switching) 네트워크에서 악성 노드를 탐지하기 위한 4가지 SSML(Semi-Supervised Machine Learning) 알고리즘에 대한 비교 분석을 제시합니다. [2] nan [3] nan [4] nan [5] nan [6]
Detect Malicious Node 악성 노드 탐지
In this paper, we propose a model based on software that detects malicious nodes in a smart grid network. [1] The efficient authentication method should be able to accurately detect malicious nodes and reduced delay and overhead. [2] In the planned of Statistical Ad-Hoc on Demand Distance Vector (SAODV) approach is used to detect malicious nodes in the Mobile Adhoc Network. [3] Also, CN uses important parameters such as sensor node-hash value, node-signature and voting degree for malicious to detect malicious nodes in WSNs. [4] Also, they detect malicious nodes by collecting and analyzing the overall behavior of nodes, which are not appropriate for energy-constrained nodes in the IoT network. [5] There is a significant need to detect malicious nodes timely. [6]본 논문에서는 스마트 그리드 네트워크에서 악성 노드를 탐지하는 소프트웨어 기반 모델을 제안한다. [1] 효율적인 인증 방법은 악성 노드를 정확하게 탐지할 수 있어야 하며 지연 및 오버헤드를 줄여야 합니다. [2] nan [3] nan [4] nan [5] nan [6]
Identify Malicious Node 악성 노드 식별
In order to identify malicious nodes on the network, the fault monitoring system is carried out using enhanced convolutional neural network (ECNN) classifier and the confidential value is determined for the trust values. [1] The proposed approach uses clustering and entropy-based method to identify malicious nodes in the IoT network. [2] Then, a trust classification model of sensing nodes is presented, and a grouping mechanism of different trust levels is designed to identify malicious nodes. [3] Trust is used to identify malicious node and revoke its certificate. [4]네트워크상의 악성 노드를 식별하기 위해 ECNN(Enhanced Convolutional Neural Network) 분류기를 사용하여 결함 모니터링 시스템을 수행하고 신뢰 값에 대한 기밀 값을 결정합니다. [1] 제안하는 접근 방식은 클러스터링 및 엔트로피 기반 방법을 사용하여 IoT 네트워크에서 악성 노드를 식별합니다. [2] nan [3] nan [4]
Prevent Malicious Node 악성 노드 방지
Based on the trust factor computed, the relay selection algorithm of the proposed protocol prevents malicious nodes from being chosen as relay nodes. [1] In recent years, many authentication schemes have been proposed to prevent malicious nodes from accessing and stealing resources, but most of these schemes either do not take into account the security of satellite relay nodes or the handover problems caused by dynamic topology. [2] On the other hand, a trust-sensitive mechanism is introduced into cloud task scheduling to prevent malicious node attacks or dishonest recommendation from node providers. [3] Meanwhile, there is still no effective way to prevent malicious node attacks. [4]계산된 신뢰 요인을 기반으로 제안된 프로토콜의 릴레이 선택 알고리즘은 악성 노드가 릴레이 노드로 선택되는 것을 방지합니다. [1] 최근에는 악의적인 노드가 자원에 접근하여 도용하는 것을 방지하기 위해 많은 인증 기법이 제안되고 있지만, 이들 대부분은 위성 중계 노드의 보안이나 동적 토폴로지로 인한 핸드오버 문제를 고려하지 않고 있다. [2] nan [3] nan [4]
Preventing Malicious Node
Meanwhile, there is no efficient method of preventing malicious node attacks. [1] Security and privacy concerns in vehicles are increasing, hence it is important to address these issues, thus preventing malicious nodes transmitting falsified information or tampering critical communication data. [2]한편, 악의적인 노드 공격을 효과적으로 방지할 수 있는 방법은 없습니다. [1] nan [2]
Isolate Malicious Node
One way hash chain with a new key indicating the performance of the node as well to isolate malicious nodes from the network. [1] In existing solutions typically attempt to isolate malicious nodes based on binary or naive fuzzy response decisions. [2]네트워크에서 악의적인 노드를 격리할 뿐만 아니라 노드의 성능을 나타내는 새 키가 있는 단방향 해시 체인. [1] nan [2]
Eliminate Malicious Node 악성 노드 제거
The monitor node can not only guide the new node join the blockchain, but also use the trust measurement table to sense the status of the nodes, and eliminate malicious nodes or crashed nodes. [1] In this way, we eliminate malicious nodes for efficient transmission of message. [2]모니터 노드는 새로운 노드가 블록체인에 합류하도록 안내할 뿐만 아니라 신뢰 측정 테이블을 사용하여 노드의 상태를 감지하고 악의적인 노드 또는 충돌한 노드를 제거할 수 있습니다. [1] 이러한 방식으로 우리는 효율적인 메시지 전송을 위해 악성 노드를 제거합니다. [2]
Identifying Malicious Node 악성 노드 식별
Protecting the network by identifying malicious nodes that are trying to disturb the system is an important task, particularly in the military domain. [1] Simulation results show that the proposed model is approximately 85% more efficient in identifying malicious nodes and denial-of-service threats compared to the baseline method. [2]시스템을 교란시키려는 악성 노드를 식별하여 네트워크를 보호하는 것은 특히 군사 영역에서 중요한 작업입니다. [1] 시뮬레이션 결과 제안된 모델이 기준 방법에 비해 악성 노드 및 서비스 거부 위협을 식별하는 데 약 85% 더 효율적임을 보여줍니다. [2]
Mobile Malicious Node 모바일 악성 노드
Also due to Mobility, Bandwidth, Energy Constraints, Routing cost and Delay, the availability of the nodes may vary from node to node and thus causing an issue in identifying the positions of mobile malicious nodes. [1] Attacker prefers mobile malicious node because by making the diversity of path intruder maximize his impact. [2]또한 이동성, 대역폭, 에너지 제약, 라우팅 비용 및 지연으로 인해 노드의 가용성이 노드마다 다를 수 있으므로 모바일 악성 노드의 위치를 식별하는 데 문제가 발생할 수 있습니다. [1] 공격자는 다양한 경로 침입자를 만들어 그의 영향력을 극대화하기 때문에 모바일 악성 노드를 선호합니다. [2]
Multiple Malicious Node 다중 악성 노드
However, most of these researches are the improvement and prevention for current attack algorithms, and the double-spending attack among multiple malicious nodes is also a valuable research direction. [1] However, if the network consists of multiple malicious nodes, the message dissemination could fail due to broadcast message tampering attack or packet dropping. [2]그러나 이러한 연구의 대부분은 현재의 공격 알고리즘에 대한 개선 및 예방이며, 다수의 악성 노드 간의 이중 지출 공격 역시 가치 있는 연구 방향이다. [1] 그러나 네트워크가 다수의 악성 노드로 구성된 경우 브로드캐스트 메시지 변조 공격 또는 패킷 드롭으로 인해 메시지 전파가 실패할 수 있습니다. [2]
malicious node detection 악성 노드 탐지
)e main strength of the proposed protocol is that it considers multiple factors like congestion control, packet loss reduction, malicious node detection, and secure data transmission to intensify the MANET’s QoS. [1] The manuscript ‘‘Enhanced route optimization technique and design of threshold-T for malicious node detection in ad hoc networks’’, Shrikant V. [2] Simulation results are obtained in terms of trust evaluation, malicious node detection rate and malicious node false alarm rate. [3] In this letter, a malicious node detection strategy is proposed based on a fuzzy trust model and artificial bee colony algorithm (ABC) (FTM-ABC). [4] Similarly, the malicious node detection time is reduced by 20. [5] The proposed routing convention includes proficient capacity called network condition-based malicious node detection. [6] In WSNs, security is becoming a critical issue, as the techniques for malicious node detection adopt a one-time, centralized decision-making approach. [7] )e main strength of the proposed protocol is that it considers multiple factors like congestion control, packet loss reduction, malicious node detection, and secure data transmission to intensify the MANET’s QoS. [8] It performs better when compared with the existing schemes in terms of malicious node detection and packet delivery. [9] In a distributed/decentralized system when multiple nodes participate in a computational process, there is the risk of mutual consensus problem, malicious node detection, or data modification attacks. [10] Malicious node detection in vehicular ad hoc network (VANET) has always been a research hot spot. [11] , one based on fail-stop signature and another based on fuzzy mathematics in terms of malicious node detection ratio and speed. [12] , one based on fail-stop signature and another based on fuzzy mathematics in terms of malicious node detection ratio and speed. [13]) 제안 프로토콜의 주요 장점은 혼잡 제어, 패킷 손실 감소, 악성 노드 탐지, 안전한 데이터 전송과 같은 여러 요소를 고려하여 MANET의 QoS를 강화한다는 것입니다. [1] 원고 "Ad Hoc 네트워크에서 악성 노드 탐지를 위한 임계값-T의 향상된 경로 최적화 기술 및 설계", Shrikant V. [2] 신뢰도 평가, 악성노드 탐지율, 악성노드 오경보율 측면에서 시뮬레이션 결과를 얻었다. [3] nan [4] nan [5] nan [6] nan [7] ) 제안 프로토콜의 주요 장점은 혼잡 제어, 패킷 손실 감소, 악성 노드 탐지, 안전한 데이터 전송과 같은 여러 요소를 고려하여 MANET의 QoS를 강화한다는 것입니다. [8] nan [9] nan [10] nan [11] nan [12] nan [13]
malicious node attack 악성 노드 공격
However, RPL suffers in lack of an appropriate load balancing mechanism and malicious node attack whenever it communicates the DODAG information solicitation (DIS) messages to join in the network. [1] Meanwhile, there is no efficient method of preventing malicious node attacks. [2] On the other hand, a trust-sensitive mechanism is introduced into cloud task scheduling to prevent malicious node attacks or dishonest recommendation from node providers. [3] These sensor nodes are installed in a transparent and remote environment which makes devices vulnerable to security threats, especially when there are malicious node attacks in those networks. [4] Industrial wireless cyber–physical systems are vulnerable to malicious node attacks, for example, clone node attack. [5] Among the algorithms compared, One-Class Support Vector Machines (OSVM) with kernel radial basis function (RBF) has the largest accuracy performance in detecting malicious node attacks with certain types and also detect trustable relay by using specific features of the symbol constellation of the received signal. [6] Meanwhile, there is still no effective way to prevent malicious node attacks. [7]그러나 RPL은 네트워크에 참여하기 위해 DODAG 정보 요청(DIS) 메시지를 전달할 때마다 적절한 로드 밸런싱 메커니즘이 부족하고 악의적인 노드 공격을 겪는다. [1] 한편, 악의적인 노드 공격을 효과적으로 방지할 수 있는 방법은 없습니다. [2] nan [3] nan [4] nan [5] nan [6] nan [7]
malicious node make 악성 노드 만들기
Here, a malicious node makes some modification on the spectrum sensing report and send it to the system making the decision in the collaborative spectrum sensing. [1] In this attack, a malicious node makes the light nodes accept an invalid block by hiding the invalid portion of the block from the nodes in the system. [2] In this attack, a malicious node makes the light nodes accept an invalid block by hiding the invalid portion of the block from the nodes in the system. [3]여기에서 악의적인 노드는 스펙트럼 감지 보고서를 약간 수정하고 협업 스펙트럼 감지에서 결정을 내리는 시스템으로 보냅니다. [1] 이 공격에서 악의적인 노드는 시스템의 노드에서 블록의 유효하지 않은 부분을 숨겨 라이트 노드가 유효하지 않은 블록을 수락하도록 합니다. [2] nan [3]
malicious node may 악성 노드 5월
Although a malicious node may follow the same way to send pilots, this makes it more likely to be detected. [1] In a hostile environment, the malicious node may discard or tamper data deliberately. [2]악의적인 노드가 동일한 방식으로 파일럿을 보낼 수 있지만 탐지될 가능성이 더 높아집니다. [1] 적대적인 환경에서 악의적인 노드는 의도적으로 데이터를 폐기하거나 변조할 수 있습니다. [2]