АНАЛИЗ НАТУРНЫХ И ИМИТАЦИОННЫХ МОДЕЛЕЙ И АЛГОРИТМОВ ВЫЯВЛЕНИЯ АТАК БСС

2024

Full text Open access: Hybrid Metadata (CSL-JSON)
DOI 10.58805/kazutb.v.3.24-482
Data confidence 70 medium
How this score is calculated

It is built from checkable properties of the record itself: whether the article has a DOI, how many independent sources confirmed its data, whether the required fields are filled in, and how recent the latest confirmation is. Disagreement between sources and a missing identifier lower it. A value of 80 or above means the record was published without further checking; 60 to 79 means it is published at reduced confidence, with a manual check advisable. A record verified by an editor by hand is never pushed below 90 by a recalculation. This scores our data about the article, not the article itself.

Abstract

В данной статье представлен анализ натурных и имитационных моделей и алгоритмов выявления атак на беспроводные сенсорные сети (БСС). Описаны разработанные натурные и имитационные модели, методы и инструменты для имитации атак, а также результаты экспериментальных исследований. Сравнительный анализ выявляет преимущества и недостатки каждого подхода, подчеркивая необходимость интеграции натурных и имитационных методов для достижения наибольшей точности и надежности в обнаружении атак. В статье предложены рекомендации по развитию гибких и масштабируемых имитационных моделей, улучшению алгоритмов обнаружения атак и регулярному обновлению моделей в соответствии с изменяющимися условиями и угрозами. Результаты исследования подчеркивают важность комбинированного использования натурных и имитационных подходов для повышения уровня безопасности БСС.