Innocent Mapanga (25 results)

Taschenbuch. Condition: Neu. Neuware -Intrusion Detection Systems uses multiple methods to detect and prevent network attacks. A good IDS should be designed to reduce false positives and to ensure that only actual malicious traffic is detected and stopped .This study focuses on detecting the presence of malicious nodes that selectively or randomly drop packets intended for other destination nodes in Mobile Ad-hoc Networks(MANETs) ,it further classifies each packet drop attack, according to its attack type by observing and analyzing how each packet drop attack affect the network characteristics. Network security monitoring is based on the principle that prevention eventually fails. In the current threat landscape, no matter how much you try, motivated attackers will eventually find their way into your network. At that point, your ability to detect and respond to that intrusion can be the difference between a small incident and a major disaster. This study follows a three-stage cycle: i. data collection ii. data analysis iii. detection and classification. This syudy motivates the intelligent use of artificial neural networks that makes use of local data collected at each node in detecting malicious activities.Books on Demand GmbH, Überseering 33, 22297 Hamburg 84 pp. Englisch.

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Taschenbuch. Condition: Neu. Packet Drop Attack Detection In Mobile Adhoc Networks using ANN | Innocent Mapanga | Taschenbuch | Englisch | 2018 | LAP LAMBERT Academic Publishing | EAN 9786139827237 | Verantwortliche Person für die EU: preigu GmbH & Co. KG, Lengericher Landstr. 19, 49078 Osnabrück, mail[at]preigu[dot]de | Anbieter: preigu.

Taschenbuch. Condition: Neu. Neuware -Los sistemas de detección de intrusos utilizan múltiples métodos para detectar y prevenir los ataques a la red. Un buen IDS debe estar diseñado para reducir los falsos positivos y garantizar que sólo se detecta y detiene el tráfico malicioso real. Este estudio se centra en la detección de la presencia de nodos maliciosos que, de forma selectiva o aleatoria, dejan caer paquetes destinados a otros nodos de destino en redes móviles ad hoc (MANET), clasifica además cada ataque de caída de paquetes según su tipo de ataque observando y analizando cómo afecta cada ataque de caída de paquetes a las características de la red. La supervisión de la seguridad de la red se basa en el principio de que la prevención acaba fallando. En el panorama actual de las amenazas, por mucho que se intente, los atacantes motivados acabarán encontrando la forma de entrar en la red. En ese momento, su capacidad para detectar y responder a esa intrusión puede ser la diferencia entre un pequeño incidente y un gran desastre. Este estudio sigue un ciclo de tres etapas: i. recogida de datos ii. análisis de datos iii. detección y clasificación. Este syudy motiva el uso inteligente de redes neuronales artificiales que hacen uso de los datos locales recogidos en cada nodo en la detección de actividades maliciosas.Books on Demand GmbH, Überseering 33, 22297 Hamburg 72 pp. Spanisch.

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Taschenbuch. Condition: Neu. Neuware -Les systèmes de détection d'intrusion utilisent plusieurs méthodes pour détecter et prévenir les attaques de réseau. Cette étude se concentre sur la détection de la présence de n¿uds malveillants qui abandonnent de manière sélective ou aléatoire des paquets destinés à d'autres n¿uds de destination dans les réseaux mobiles ad hoc (MANET), et classe ensuite chaque attaque d'abandon de paquets en fonction de son type en observant et en analysant la manière dont chaque attaque d'abandon de paquets affecte les caractéristiques du réseau. La surveillance de la sécurité des réseaux repose sur le principe selon lequel la prévention finit par échouer. Dans le paysage actuel des menaces, quels que soient vos efforts, des attaquants motivés finiront par s'introduire dans votre réseau. À ce moment-là, votre capacité à détecter cette intrusion et à y répondre peut faire la différence entre un petit incident et une catastrophe majeure. Cette étude suit un cycle en trois étapes : i. collecte des données ii. analyse des données iii. détection et classification. Cette étude motive l'utilisation intelligente de réseaux neuronaux artificiels qui exploitent les données locales recueillies à chaque n¿ud pour détecter les activités malveillantes.Books on Demand GmbH, Überseering 33, 22297 Hamburg 72 pp. Französisch.

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Taschenbuch. Condition: Neu. Neuware -Intrusion Detection Systeme verwenden mehrere Methoden, um Netzangriffe zu erkennen und zu verhindern. Diese Studie konzentriert sich auf die Erkennung bösartiger Knoten, die selektiv oder zufällig Pakete, die für andere Zielknoten in mobilen Ad-hoc-Netzwerken (MANETs) bestimmt sind, fallen lassen, und klassifiziert jeden Paketverweigerungsangriff entsprechend seiner Angriffsart, indem beobachtet und analysiert wird, wie sich jeder Paketverweigerungsangriff auf die Netzwerkmerkmale auswirkt. Die Überwachung der Netzwerksicherheit basiert auf dem Prinzip, dass Vorbeugung irgendwann versagt. In der aktuellen Bedrohungslandschaft können Sie sich noch so sehr anstrengen, motivierte Angreifer werden irgendwann ihren Weg in Ihr Netzwerk finden. In diesem Fall kann Ihre Fähigkeit, das Eindringen zu erkennen und darauf zu reagieren, den Unterschied zwischen einem kleinen Zwischenfall und einer großen Katastrophe ausmachen. Diese Studie folgt einem dreistufigen Zyklus: i. Datensammlung ii. Datenanalyse iii. Erkennung und Klassifizierung. Dieser Zyklus motiviert den intelligenten Einsatz künstlicher neuronaler Netze, die die an jedem Knotenpunkt gesammelten lokalen Daten zur Erkennung bösartiger Aktivitäten nutzen.Books on Demand GmbH, Überseering 33, 22297 Hamburg 72 pp. Deutsch.

Taschenbuch. Condition: Neu. Neuware -I sistemi di rilevamento delle intrusioni utilizzano diversi metodi per rilevare e prevenire gli attacchi alla rete. Un buon IDS deve essere progettato per ridurre i falsi positivi e garantire che solo il traffico effettivamente dannoso venga rilevato e fermato. Questo studio si concentra sul rilevamento della presenza di nodi dannosi che lasciano cadere selettivamente o casualmente i pacchetti destinati ad altri nodi di destinazione nelle reti mobili ad-hoc (MANET), classificando inoltre ogni attacco di caduta dei pacchetti, in base al tipo di attacco, osservando e analizzando come ogni attacco di caduta dei pacchetti influisca sulle caratteristiche della rete. Il monitoraggio della sicurezza della rete si basa sul principio che la prevenzione alla fine fallisce. Nell'attuale panorama delle minacce, per quanto ci si sforzi, gli aggressori motivati riusciranno a penetrare nella rete. A quel punto, la vostra capacità di rilevare e rispondere all'intrusione può fare la differenza tra un piccolo incidente e un grande disastro. Questo studio segue un ciclo in tre fasi: i. raccolta dei dati ii. analisi dei dati iii. rilevamento e classificazione. Questo ciclo motiva l'uso intelligente delle reti neurali artificiali che utilizzano i dati locali raccolti in ogni nodo per rilevare le attività dannose.Books on Demand GmbH, Überseering 33, 22297 Hamburg 72 pp. Italienisch.

Taschenbuch. Condition: Neu. Neuware -Os Sistemas de Detecção de Intrusão utilizam múltiplos métodos para detectar e prevenir ataques de rede. Um bom IDS deve ser concebido para reduzir os falsos positivos e assegurar que apenas o tráfego malicioso real é detectado e parado. Este estudo centra-se na detecção da presença de nós maliciosos que, selectiva ou aleatoriamente, largam pacotes destinados a outros nós de destino em Redes Móveis Ad-hoc (MANETs), classifica ainda cada ataque de largada de pacotes, de acordo com o seu tipo de ataque, observando e analisando como cada ataque de largada de pacotes afecta as características da rede. A monitorização da segurança da rede baseia-se no princípio de que a prevenção acaba por falhar. No actual cenário de ameaças, por muito que tente, os atacantes motivados acabarão por encontrar o seu caminho para a sua rede. Nessa altura, a sua capacidade de detectar e responder a essa intrusão pode ser a diferença entre um pequeno incidente e um grande desastre. Este estudo segue um ciclo de três fases: i. recolha de dados ii. análise de dados iii. detecção e classificação. Este syudy motiva o uso inteligente de redes neurais artificiais que fazem uso de dados locais recolhidos em cada nó para a detecção de actividades maliciosas.Books on Demand GmbH, Überseering 33, 22297 Hamburg 72 pp. Portugiesisch.

Taschenbuch. Condition: Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -Intrusion Detection Systems uses multiple methods to detect and prevent network attacks. A good IDS should be designed to reduce false positives and to ensure that only actual malicious traffic is detected and stopped .This study focuses on detecting the presence of malicious nodes that selectively or randomly drop packets intended for other destination nodes in Mobile Ad-hoc Networks(MANETs) ,it further classifies each packet drop attack, according to its attack type by observing and analyzing how each packet drop attack affect the network characteristics. Network security monitoring is based on the principle that prevention eventually fails. In the current threat landscape, no matter how much you try, motivated attackers will eventually find their way into your network. At that point, your ability to detect and respond to that intrusion can be the difference between a small incident and a major disaster. This study follows a three-stage cycle: i. data collection ii. data analysis iii. detection and classification. This syudy motivates the intelligent use of artificial neural networks that makes use of local data collected at each node in detecting malicious activities. 84 pp. Englisch.

Taschenbuch. Condition: Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -Los sistemas de detección de intrusos utilizan múltiples métodos para detectar y prevenir los ataques a la red. Un buen IDS debe estar diseñado para reducir los falsos positivos y garantizar que sólo se detecta y detiene el tráfico malicioso real. Este estudio se centra en la detección de la presencia de nodos maliciosos que, de forma selectiva o aleatoria, dejan caer paquetes destinados a otros nodos de destino en redes móviles ad hoc (MANET), clasifica además cada ataque de caída de paquetes según su tipo de ataque observando y analizando cómo afecta cada ataque de caída de paquetes a las características de la red. La supervisión de la seguridad de la red se basa en el principio de que la prevención acaba fallando. En el panorama actual de las amenazas, por mucho que se intente, los atacantes motivados acabarán encontrando la forma de entrar en la red. En ese momento, su capacidad para detectar y responder a esa intrusión puede ser la diferencia entre un pequeño incidente y un gran desastre. Este estudio sigue un ciclo de tres etapas: i. recogida de datos ii. análisis de datos iii. detección y clasificación. Este syudy motiva el uso inteligente de redes neuronales artificiales que hacen uso de los datos locales recogidos en cada nodo en la detección de actividades maliciosas. 72 pp. Spanisch.

Condition: New. Dieser Artikel ist ein Print on Demand Artikel und wird nach Ihrer Bestellung fuer Sie gedruckt. Autor/Autorin: Mapanga InnocentInnocent Mapanga was born in Zimbabwe. He received his B.Sc. Honors degree in Computer Science from Bindura University of Science Education, Zimbabwe, in 2008 and an MTech in Computer Science & Engineering from Delhi .

Taschenbuch. Condition: Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -Les systèmes de détection d'intrusion utilisent plusieurs méthodes pour détecter et prévenir les attaques de réseau. Cette étude se concentre sur la détection de la présence de noeuds malveillants qui abandonnent de manière sélective ou aléatoire des paquets destinés à d'autres noeuds de destination dans les réseaux mobiles ad hoc (MANET), et classe ensuite chaque attaque d'abandon de paquets en fonction de son type en observant et en analysant la manière dont chaque attaque d'abandon de paquets affecte les caractéristiques du réseau. La surveillance de la sécurité des réseaux repose sur le principe selon lequel la prévention finit par échouer. Dans le paysage actuel des menaces, quels que soient vos efforts, des attaquants motivés finiront par s'introduire dans votre réseau. À ce moment-là, votre capacité à détecter cette intrusion et à y répondre peut faire la différence entre un petit incident et une catastrophe majeure. Cette étude suit un cycle en trois étapes : i. collecte des données ii. analyse des données iii. détection et classification. Cette étude motive l'utilisation intelligente de réseaux neuronaux artificiels qui exploitent les données locales recueillies à chaque noeud pour détecter les activités malveillantes. 72 pp. Französisch.

Taschenbuch. Condition: Neu. nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - Intrusion Detection Systems uses multiple methods to detect and prevent network attacks. A good IDS should be designed to reduce false positives and to ensure that only actual malicious traffic is detected and stopped .This study focuses on detecting the presence of malicious nodes that selectively or randomly drop packets intended for other destination nodes in Mobile Ad-hoc Networks(MANETs) ,it further classifies each packet drop attack, according to its attack type by observing and analyzing how each packet drop attack affect the network characteristics. Network security monitoring is based on the principle that prevention eventually fails. In the current threat landscape, no matter how much you try, motivated attackers will eventually find their way into your network. At that point, your ability to detect and respond to that intrusion can be the difference between a small incident and a major disaster. This study follows a three-stage cycle: i. data collection ii. data analysis iii. detection and classification. This syudy motivates the intelligent use of artificial neural networks that makes use of local data collected at each node in detecting malicious activities.

Taschenbuch. Condition: Neu. nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - Los sistemas de detección de intrusos utilizan múltiples métodos para detectar y prevenir los ataques a la red. Un buen IDS debe estar diseñado para reducir los falsos positivos y garantizar que sólo se detecta y detiene el tráfico malicioso real. Este estudio se centra en la detección de la presencia de nodos maliciosos que, de forma selectiva o aleatoria, dejan caer paquetes destinados a otros nodos de destino en redes móviles ad hoc (MANET), clasifica además cada ataque de caída de paquetes según su tipo de ataque observando y analizando cómo afecta cada ataque de caída de paquetes a las características de la red. La supervisión de la seguridad de la red se basa en el principio de que la prevención acaba fallando. En el panorama actual de las amenazas, por mucho que se intente, los atacantes motivados acabarán encontrando la forma de entrar en la red. En ese momento, su capacidad para detectar y responder a esa intrusión puede ser la diferencia entre un pequeño incidente y un gran desastre. Este estudio sigue un ciclo de tres etapas: i. recogida de datos ii. análisis de datos iii. detección y clasificación. Este syudy motiva el uso inteligente de redes neuronales artificiales que hacen uso de los datos locales recogidos en cada nodo en la detección de actividades maliciosas.

Taschenbuch. Condition: Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -Os Sistemas de Detecção de Intrusão utilizam múltiplos métodos para detectar e prevenir ataques de rede. Um bom IDS deve ser concebido para reduzir os falsos positivos e assegurar que apenas o tráfego malicioso real é detectado e parado. Este estudo centra-se na detecção da presença de nós maliciosos que, selectiva ou aleatoriamente, largam pacotes destinados a outros nós de destino em Redes Móveis Ad-hoc (MANETs), classifica ainda cada ataque de largada de pacotes, de acordo com o seu tipo de ataque, observando e analisando como cada ataque de largada de pacotes afecta as características da rede. A monitorização da segurança da rede baseia-se no princípio de que a prevenção acaba por falhar. No actual cenário de ameaças, por muito que tente, os atacantes motivados acabarão por encontrar o seu caminho para a sua rede. Nessa altura, a sua capacidade de detectar e responder a essa intrusão pode ser a diferença entre um pequeno incidente e um grande desastre. Este estudo segue um ciclo de três fases: i. recolha de dados ii. análise de dados iii. detecção e classificação. Este syudy motiva o uso inteligente de redes neurais artificiais que fazem uso de dados locais recolhidos em cada nó para a detecção de actividades maliciosas. 72 pp. Portugiesisch.

Taschenbuch. Condition: Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -Intrusion Detection Systeme verwenden mehrere Methoden, um Netzangriffe zu erkennen und zu verhindern. Diese Studie konzentriert sich auf die Erkennung bösartiger Knoten, die selektiv oder zufällig Pakete, die für andere Zielknoten in mobilen Ad-hoc-Netzwerken (MANETs) bestimmt sind, fallen lassen, und klassifiziert jeden Paketverweigerungsangriff entsprechend seiner Angriffsart, indem beobachtet und analysiert wird, wie sich jeder Paketverweigerungsangriff auf die Netzwerkmerkmale auswirkt. Die Überwachung der Netzwerksicherheit basiert auf dem Prinzip, dass Vorbeugung irgendwann versagt. In der aktuellen Bedrohungslandschaft können Sie sich noch so sehr anstrengen, motivierte Angreifer werden irgendwann ihren Weg in Ihr Netzwerk finden. In diesem Fall kann Ihre Fähigkeit, das Eindringen zu erkennen und darauf zu reagieren, den Unterschied zwischen einem kleinen Zwischenfall und einer großen Katastrophe ausmachen. Diese Studie folgt einem dreistufigen Zyklus: i. Datensammlung ii. Datenanalyse iii. Erkennung und Klassifizierung. Dieser Zyklus motiviert den intelligenten Einsatz künstlicher neuronaler Netze, die die an jedem Knotenpunkt gesammelten lokalen Daten zur Erkennung bösartiger Aktivitäten nutzen. 72 pp. Deutsch.

Taschenbuch. Condition: Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -I sistemi di rilevamento delle intrusioni utilizzano diversi metodi per rilevare e prevenire gli attacchi alla rete. Un buon IDS deve essere progettato per ridurre i falsi positivi e garantire che solo il traffico effettivamente dannoso venga rilevato e fermato. Questo studio si concentra sul rilevamento della presenza di nodi dannosi che lasciano cadere selettivamente o casualmente i pacchetti destinati ad altri nodi di destinazione nelle reti mobili ad-hoc (MANET), classificando inoltre ogni attacco di caduta dei pacchetti, in base al tipo di attacco, osservando e analizzando come ogni attacco di caduta dei pacchetti influisca sulle caratteristiche della rete. Il monitoraggio della sicurezza della rete si basa sul principio che la prevenzione alla fine fallisce. Nell'attuale panorama delle minacce, per quanto ci si sforzi, gli aggressori motivati riusciranno a penetrare nella rete. A quel punto, la vostra capacità di rilevare e rispondere all'intrusione può fare la differenza tra un piccolo incidente e un grande disastro. Questo studio segue un ciclo in tre fasi: i. raccolta dei dati ii. analisi dei dati iii. rilevamento e classificazione. Questo ciclo motiva l'uso intelligente delle reti neurali artificiali che utilizzano i dati locali raccolti in ogni nodo per rilevare le attività dannose. 72 pp. Italienisch.

Taschenbuch. Condition: Neu. nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - Les systèmes de détection d'intrusion utilisent plusieurs méthodes pour détecter et prévenir les attaques de réseau. Cette étude se concentre sur la détection de la présence de noeuds malveillants qui abandonnent de manière sélective ou aléatoire des paquets destinés à d'autres noeuds de destination dans les réseaux mobiles ad hoc (MANET), et classe ensuite chaque attaque d'abandon de paquets en fonction de son type en observant et en analysant la manière dont chaque attaque d'abandon de paquets affecte les caractéristiques du réseau. La surveillance de la sécurité des réseaux repose sur le principe selon lequel la prévention finit par échouer. Dans le paysage actuel des menaces, quels que soient vos efforts, des attaquants motivés finiront par s'introduire dans votre réseau. À ce moment-là, votre capacité à détecter cette intrusion et à y répondre peut faire la différence entre un petit incident et une catastrophe majeure. Cette étude suit un cycle en trois étapes : i. collecte des données ii. analyse des données iii. détection et classification. Cette étude motive l'utilisation intelligente de réseaux neuronaux artificiels qui exploitent les données locales recueillies à chaque noeud pour détecter les activités malveillantes.

Condition: New. Dieser Artikel ist ein Print on Demand Artikel und wird nach Ihrer Bestellung fuer Sie gedruckt. Autor/Autorin: Mapanga InnocentInnocent Mapanga wurde in Simbabwe geboren. Er erwarb 2008 seinen B.Sc. Honors Degree in Informatik an der Bindura University of Science Education, Simbabwe, und 2014 einen MTech in Computer Science & Engineering an d.

Taschenbuch. Condition: Neu. nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - Intrusion Detection Systeme verwenden mehrere Methoden, um Netzangriffe zu erkennen und zu verhindern. Diese Studie konzentriert sich auf die Erkennung bösartiger Knoten, die selektiv oder zufällig Pakete, die für andere Zielknoten in mobilen Ad-hoc-Netzwerken (MANETs) bestimmt sind, fallen lassen, und klassifiziert jeden Paketverweigerungsangriff entsprechend seiner Angriffsart, indem beobachtet und analysiert wird, wie sich jeder Paketverweigerungsangriff auf die Netzwerkmerkmale auswirkt. Die Überwachung der Netzwerksicherheit basiert auf dem Prinzip, dass Vorbeugung irgendwann versagt. In der aktuellen Bedrohungslandschaft können Sie sich noch so sehr anstrengen, motivierte Angreifer werden irgendwann ihren Weg in Ihr Netzwerk finden. In diesem Fall kann Ihre Fähigkeit, das Eindringen zu erkennen und darauf zu reagieren, den Unterschied zwischen einem kleinen Zwischenfall und einer großen Katastrophe ausmachen. Diese Studie folgt einem dreistufigen Zyklus: i. Datensammlung ii. Datenanalyse iii. Erkennung und Klassifizierung. Dieser Zyklus motiviert den intelligenten Einsatz künstlicher neuronaler Netze, die die an jedem Knotenpunkt gesammelten lokalen Daten zur Erkennung bösartiger Aktivitäten nutzen.

Taschenbuch. Condition: Neu. nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - I sistemi di rilevamento delle intrusioni utilizzano diversi metodi per rilevare e prevenire gli attacchi alla rete. Un buon IDS deve essere progettato per ridurre i falsi positivi e garantire che solo il traffico effettivamente dannoso venga rilevato e fermato. Questo studio si concentra sul rilevamento della presenza di nodi dannosi che lasciano cadere selettivamente o casualmente i pacchetti destinati ad altri nodi di destinazione nelle reti mobili ad-hoc (MANET), classificando inoltre ogni attacco di caduta dei pacchetti, in base al tipo di attacco, osservando e analizzando come ogni attacco di caduta dei pacchetti influisca sulle caratteristiche della rete. Il monitoraggio della sicurezza della rete si basa sul principio che la prevenzione alla fine fallisce. Nell'attuale panorama delle minacce, per quanto ci si sforzi, gli aggressori motivati riusciranno a penetrare nella rete. A quel punto, la vostra capacità di rilevare e rispondere all'intrusione può fare la differenza tra un piccolo incidente e un grande disastro. Questo studio segue un ciclo in tre fasi: i. raccolta dei dati ii. analisi dei dati iii. rilevamento e classificazione. Questo ciclo motiva l'uso intelligente delle reti neurali artificiali che utilizzano i dati locali raccolti in ogni nodo per rilevare le attività dannose.

Taschenbuch. Condition: Neu. nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - Os Sistemas de Detecção de Intrusão utilizam múltiplos métodos para detectar e prevenir ataques de rede. Um bom IDS deve ser concebido para reduzir os falsos positivos e assegurar que apenas o tráfego malicioso real é detectado e parado. Este estudo centra-se na detecção da presença de nós maliciosos que, selectiva ou aleatoriamente, largam pacotes destinados a outros nós de destino em Redes Móveis Ad-hoc (MANETs), classifica ainda cada ataque de largada de pacotes, de acordo com o seu tipo de ataque, observando e analisando como cada ataque de largada de pacotes afecta as características da rede. A monitorização da segurança da rede baseia-se no princípio de que a prevenção acaba por falhar. No actual cenário de ameaças, por muito que tente, os atacantes motivados acabarão por encontrar o seu caminho para a sua rede. Nessa altura, a sua capacidade de detectar e responder a essa intrusão pode ser a diferença entre um pequeno incidente e um grande desastre. Este estudo segue um ciclo de três fases: i. recolha de dados ii. análise de dados iii. detecção e classificação. Este syudy motiva o uso inteligente de redes neurais artificiais que fazem uso de dados locais recolhidos em cada nó para a detecção de actividades maliciosas.