Name: GA-optimiertes Fuzzy Adaptive Data Routing in drahtlosen Sensornetzwerken (en Alemán)
SKU: 59046538
Price: 61100.00 CLP
Availability: InStock
Author: Akram, Muhammad ; Cho, Taeho ; Ashraf, Muhammad
ISBN: 9786206186816

portada GA-optimiertes Fuzzy Adaptive Data Routing in drahtlosen Sensornetzwerken (en Alemán)

GA-optimiertes Fuzzy Adaptive Data Routing in drahtlosen Sensornetzwerken (en Alemán)

Formato

Libro Físico

Autor

Editorial

Idioma

Alemán

N° páginas

112

Encuadernación

Tapa Blanda

Dimensiones

22.9x15.2x0.7 cm

Peso

0.18 kg.

ISBN13

9786206186816

Categorías

Empresa y gestión

GA-optimiertes Fuzzy Adaptive Data Routing in drahtlosen Sensornetzwerken (en Alemán)

Muhammad Akram (Autor) · Muhammad Ashraf (Autor) · Taeho Cho (Autor) · Verlag Unser Wissen · Tapa Blanda

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Reseña del libro "GA-optimiertes Fuzzy Adaptive Data Routing in drahtlosen Sensornetzwerken (en Alemán)"

Drahtlose Sensornetzwerke (WSNs) sind aufgrund ihrer Abhängigkeit von der drahtlosen Kommunikation sehr anfällig für Sicherheitsangriffe. Die Sensorknoten in WSNs sind winzig klein und verfügen nur über begrenzte Energieressourcen und Verarbeitungsmöglichkeiten. Diese energie- und hardwarebeschränkten Knoten können ohne geeignete Sicherheitsvorkehrungen von Angreifern kompromittiert werden. Es wurden mehrere Filterverfahren für unterwegs vorgeschlagen, um falsche Daten auf dem Weg herauszufiltern. Fast alle diese Verfahren setzen jedoch ein konventionelles Routing-Protokoll voraus, ohne den Angriffsstatus und die Energieverschwendung entlang des Pfades zu berücksichtigen. In diesem Buch wird eine Fuzzy-basierte adaptive Auswahl der zwischengeschalteten Verifizierungsknoten und der Datenweiterleitungspfade mit dynamischer Authentifizierungsschlüsselverbreitung vorgestellt, um eine bessere Energieeinsparung zu erreichen. Das auf Fuzzy-Regeln basierende Schema gleicht potenziell die Last zwischen den Datenweiterleitungspfaden aus, wählt den am besten geeigneten Pfad für die Datenweiterleitung, generiert neue Authentifizierungsschlüssel und teilt sie mit den zwischengeschalteten Verifizierungsknoten. Eine auf einem genetischen Algorithmus basierende Optimierungstechnik optimiert automatisch die Mitgliedsfunktionen im Fuzzy-System.