Vše

Co hledáte?

Vše
Projekty
Výsledky výzkumu
Subjekty

Rychlé hledání

  • Projekty podpořené TA ČR
  • Významné projekty
  • Projekty s nejvyšší státní podporou
  • Aktuálně běžící projekty

Chytré vyhledávání

  • Takto najdu konkrétní +slovo
  • Takto z výsledků -slovo zcela vynechám
  • “Takto můžu najít celou frázi”

Application of neural networks for decision making and evaluation of trust in ad-hoc networks

Identifikátory výsledku

  • Kód výsledku v IS VaVaI

    <a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F68407700%3A21240%2F17%3A00314167" target="_blank" >RIV/68407700:21240/17:00314167 - isvavai.cz</a>

  • Výsledek na webu

    <a href="http://ieeexplore.ieee.org/document/7986315/" target="_blank" >http://ieeexplore.ieee.org/document/7986315/</a>

  • DOI - Digital Object Identifier

    <a href="http://dx.doi.org/10.1109/IWCMC.2017.7986315" target="_blank" >10.1109/IWCMC.2017.7986315</a>

Alternativní jazyky

  • Jazyk výsledku

    angličtina

  • Název v původním jazyce

    Application of neural networks for decision making and evaluation of trust in ad-hoc networks

  • Popis výsledku v původním jazyce

    In this paper, we demonstrate that neural networks (NNs) are capable of trust estimation and evaluation in ad-hoc networks. The concept of trust in distributed systems arose from the notion of social trust. By the trust problem, we understand the problem of measuring the confidence in the fact that individual nodes behave correctly. We model trust in ad-hoc networks using the packet delivery ratio (PDR) metric. We have developed a method to apply NNs for solving the trust problem in ad-hoc networks. We have conducted a series of simulation experiments and measured the quality of our new method. The results show in average 98% accuracy of the classification and 94% of the regression problem. An important contribution of our research is a verification of the hypothesis that synthetic generation of ad-hoc network traffic in a simulator is sufficient for training of a NN that is then capable to accurately estimate trust in an ad-hoc network.

  • Název v anglickém jazyce

    Application of neural networks for decision making and evaluation of trust in ad-hoc networks

  • Popis výsledku anglicky

    In this paper, we demonstrate that neural networks (NNs) are capable of trust estimation and evaluation in ad-hoc networks. The concept of trust in distributed systems arose from the notion of social trust. By the trust problem, we understand the problem of measuring the confidence in the fact that individual nodes behave correctly. We model trust in ad-hoc networks using the packet delivery ratio (PDR) metric. We have developed a method to apply NNs for solving the trust problem in ad-hoc networks. We have conducted a series of simulation experiments and measured the quality of our new method. The results show in average 98% accuracy of the classification and 94% of the regression problem. An important contribution of our research is a verification of the hypothesis that synthetic generation of ad-hoc network traffic in a simulator is sufficient for training of a NN that is then capable to accurately estimate trust in an ad-hoc network.

Klasifikace

  • Druh

    D - Stať ve sborníku

  • CEP obor

  • OECD FORD obor

    10201 - Computer sciences, information science, bioinformathics (hardware development to be 2.2, social aspect to be 5.8)

Návaznosti výsledku

  • Projekt

  • Návaznosti

    S - Specificky vyzkum na vysokych skolach

Ostatní

  • Rok uplatnění

    2017

  • Kód důvěrnosti údajů

    S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Údaje specifické pro druh výsledku

  • Název statě ve sborníku

    13th International Wireless Communications and Mobile Computing Conference(IWCMC)

  • ISBN

    978-1-5090-4372-9

  • ISSN

  • e-ISSN

  • Počet stran výsledku

    7

  • Strana od-do

    371-377

  • Název nakladatele

    IEEE

  • Místo vydání

  • Místo konání akce

    Valencie

  • Datum konání akce

    26. 6. 2017

  • Typ akce podle státní příslušnosti

    WRD - Celosvětová akce

  • Kód UT WoS článku