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J-GLOBAL ID：201902229421677136   整理番号：19A1938427

ソフトウェア定義無線センサネットワークのための人工知能ベース侵入検出の比較研究【JST・京大機械翻訳】

Comparative Study of Artificial Intelligence Based Intrusion Detection for Software-Defined Wireless Sensor Networks

著者 (4件)： Wa Umba S. Masengo (Department of Electrical, University of Pretoria, Pretoria, South Africa) ,  Abu-Mahfouz Adnan M. (Department of Electrical, University of Pretoria, Pretoria, South Africa) ,  Ramotsoela T.D. (Department of Electrical, University of Pretoria, Pretoria, South Africa) ,  Hancke Gerhard P. (Department of Electrical, University of Pretoria, Pretoria, South Africa)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2019  号： ISIE  ページ： 2220-2225  発行年： 2019年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 今日,無線センサネットワーク(WSNs)は,水処理施設,空港および病院のような高感度環境で集中的に使用されている。このため,WSNsにおける通信のセキュリティは,それに応じて取り組まれなければならない非常に重要な問題である。ソフトウェア定義ネットワーク(SDN)は,ネットワークをよりアジャイルで柔軟にすることを目的としたアーキテクチャである。WSNにおけるソフトウェア定義ネットワーク(SDN)モデルを使用することによって,ソフトウェア定義無線センサネットワーク(SDWSN)を実現した。本論文において,SDWSNsにおける侵入検知システム(IDSs)として用いられる3つの人工知能(AI)アプローチ(ディシジョンツリー,ナイーブBayesおよび深い人工ニューラルネットワーク)を解析して,結果は,この決定ツリーアプローチがその性能を与えられた古典的SDWSNsにおけるIDSsを実行するための最良のアプローチであることを示した。Copyright 2019 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *人工知能 ,  ディシジョンツリー ,  水処理施設 ,  ニューラルネットワーク ,  セキュリティ ,  計算機アーキテクチャ ,  *センサネットワーク ,  空港 ,  高感度 ,  *ネットワーク
準シソーラス用語： 侵入検知システム ,  *無線センサネットワーク ,  *侵入検知 ,  *ソフトウェア無線 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 計算機網  (JC03000K)

タイトルに関連する用語 (5件)： ソフトウェア定義無線 ,  センサネットワーク ,  人工知能 ,  侵入 ,  研究