Fr. 47.50

Détection d'anomalies pour les réseaux mobiles ad hoc

French · Paperback / Softback

Shipping usually within 2 to 3 weeks (title will be printed to order)

Description

Read more

Ce livre met l'accent sur les méthodes de détection des anomalies dans les réseaux mobiles ad hoc. Ce livre est utile pour les étudiants et les chercheurs qui travaillent dans le domaine de la sécurité dans les réseaux mobiles ad hoc. Ce livre est utile pour les étudiants et les chercheurs qui travaillent dans le domaine de la sécurité des réseaux mobiles ad hoc. L'aperçu de ce livre consiste en une technique de détection d'intrusion basée sur l'anomalie pour détecter les attaques telles que les attaques par trou noir et trou gris dans les réseaux mobiles ad hoc. Il décrit les défis de la recherche en matière de sécurité dans les MANET. Une méthode de perceptron multicouche basée sur un réseau neuronal et son analyse de performance ont été décrites pour détecter ces attaques dans les MANET.

About the author










Dr. Pavani Konagala arbeitet als außerordentliche Professorin am Vaagdevi College of Engineering, Warangal, Indien. Sie hat an der Jawaharlal Nehru Technological University, Hyderabad, einen Doktortitel und an der KITS, Warangal, T.S., einen Bachelor of Technology in Informatik und Ingenieurwesen erworben. Sie hat 12 Publikationen veröffentlicht und war Sitzungsleiterin bei verschiedenen Konferenzen.

Product details

Authors Pavani Konagala
Publisher Editions Notre Savoir
 
Languages French
Product format Paperback / Softback
Released 08.09.2023
 
EAN 9786206433736
ISBN 9786206433736
No. of pages 64
Subject Natural sciences, medicine, IT, technology > IT, data processing > Data communication, networks

Customer reviews

No reviews have been written for this item yet. Write the first review and be helpful to other users when they decide on a purchase.

Write a review

Thumbs up or thumbs down? Write your own review.

For messages to CeDe.ch please use the contact form.

The input fields marked * are obligatory

By submitting this form you agree to our data privacy statement.