WSNにおけるDoS攻撃のための深層Qネットワーク最適化アルゴリズム

ワイヤレスセンサーネットワーク（WSN）は、環境および物理的要因に基づいて情報を収集するために頻繁に使用されます。セキュリティは、WSNの設計において依然として重要な課題です。WSNで観察される主なセキュリティ問題はサービス拒否（DoS）攻撃です。WSNの攻撃を分類するために、本論文では機能的リンクニューラルネットワーク（ADQN-FLNN）モデルを用いた人工的な深層Qネットワーク（DQN）方式を導入します。まず、提案されたADQN-FLNNモデルに対してデータ前処理が適用され、データがより理解しやすくなります。次に、FLNNが効果的に使用され、WSN侵入を認識し分類します。FLNNモデルの性能は、ADQNを使用して最適な方法でそのパラメータをチューニングすることにより向上します。広範な実験評価がテストデータに対して行われ、ADQN-FLNNモデルが優れた結果を生み出したことが示され、結果は改善された成果を強調しています。