Resumen

La situacin cada vez ms grave de la seguridad de las redes plantea retos imprevistos a las redes mviles. Los algoritmos tradicionales basados en el modelo de Markov oculto (HMM, Hidden Markov Model) para predecir la seguridad de la red no son precisos y, para resolver este problema, se propone un algoritmo basado en el HMM ponderado para predecir la situacin de seguridad de la red mvil. La entropa multiescala se utiliza para hacer frente a la baja velocidad de entrenamiento de datos en la red mvil, mientras que los parmetros de la matriz de transicin de situacin HMM tambin se optimizan. Adems, el coeficiente de autocorrelacin puede utilizar razonablemente la asociacin entre las caractersticas de los datos histricos para predecir la situacin de seguridad futura. El anlisis experimental sobre DARPA2000 muestra que el algoritmo propuesto es altamente competitivo, con un buen rendimiento en velocidad de prediccin y precisin cuando se compara con el diseo existente.

• Materias:Internet de las cosas Dispositivos móviles Ransomware Ingeniería de Telecomunicación Servidores en la nube
• Subjects:Internet of things Mobile devices Ransomware Telecommunication engineering Cloud Servers
• Palabras claves:Seguridad de la red; Redes móviles; Modelo oculto de Markov; Algoritmo ponderado; Entropía multiescala; Coeficiente de autocorrelación
• Keywords:Network security; Mobile networking; Hidden Markov Model; Weighted algorithm; Multiscale entropy; Autocorrelation coefficient