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Dieses Buch befasst sich mit modellbasierten Intrusion-Detection-Methoden in mobilen Ad-hoc-Netzen. Dieses Buch ist nützlich für Studenten und Forscher, die im Bereich der mobilen Ad-hoc-Netze arbeiten. Der Überblick über dieses Buch besteht aus verschiedenen Modellen zur Erkennung von Angriffen in mobilen Ad-hoc-Netzwerken. In diesem Buch wird die Leistung der Klassifizierungsmodelle, nämlich Support Vector Machine, K-Nearest Neighbor und Decision Tree, anhand verschiedener Metriken verglichen.

Produktbeschreibung
Dieses Buch befasst sich mit modellbasierten Intrusion-Detection-Methoden in mobilen Ad-hoc-Netzen. Dieses Buch ist nützlich für Studenten und Forscher, die im Bereich der mobilen Ad-hoc-Netze arbeiten. Der Überblick über dieses Buch besteht aus verschiedenen Modellen zur Erkennung von Angriffen in mobilen Ad-hoc-Netzwerken. In diesem Buch wird die Leistung der Klassifizierungsmodelle, nämlich Support Vector Machine, K-Nearest Neighbor und Decision Tree, anhand verschiedener Metriken verglichen.
Autorenporträt
La dott.ssa Pavani Konagala lavora come docente presso il Vaagdevi College of Engineering, Warangal, India. Ha conseguito il dottorato di ricerca e il master in Informatica e Ingegneria presso la Jawaharlal Nehru Technological University di Hyderabad e il B.Tech presso il KITS di Warangal, T.S. Ha al suo attivo 12 pubblicazioni e un libro. È stata presidente di sessione in varie conferenze.