Development of Intrusion Monitoring System in Wireless Sensor Networks Based on Neural Networks

2020

Закрытый доступ Метаданные (CSL-JSON)
DOI 10.1109/idaacs-sws50031.2020.9297080
Достоверность данных 70 средняя
Как считается эта оценка

Складывается из проверяемых признаков самой записи: есть ли у статьи DOI, сколько независимых источников подтвердили её данные, заполнены ли обязательные поля и насколько свежо последнее подтверждение. Снижают оценку расхождения между источниками и отсутствие идентификатора. Значение от 80 означает, что запись опубликована без дополнительной проверки; от 60 до 79 — что она опубликована с пониженной достоверностью и ручная проверка желательна. Запись, выверенную редактором вручную, пересчёт не опускает ниже 90. Это оценка наших данных о статье, а не оценка самой статьи.

Аннотация

Network attack detection is currently one of the most important problems in network technologies. In addition to proactive attack mitigation, they use network intrusion detection systems that scan all network traffic and signal it if any anomalies are found. The main problem of network intrusion detection systems is the low efficiency of detecting fundamentally new types of intrusions, which have not yet been studied and entered into the signature database. To solve the problem of false positives in intrusion detection systems, the authors propose to use heuristic methods for making decisions about intrusions. The method of the intrusion detection system is proposed to increase the reliability of intrusion detection using a heuristic model of the intrusion detection system and increase the battery life of the system.