Learning-based VANET Communication and Security Techniques / Xiao, Liang  

Público ISBD Ningún comentario para este registro. Título : Learning-based VANET Communication and Security Techniques Tipo de documento: documento electrónico Autores: Xiao, Liang, ; Zhuang, Weihua, ; Zhou, Sheng, ; Chen, Cailian, Mención de edición: 1 ed. Editorial: [s.l.] : Springer Fecha de publicación: 2019 Número de páginas: IX, 134 p. 54 ilustraciones, 48 ilustraciones en color. ISBN/ISSN/DL: 978-3-030-01731-6 Nota general: Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos. Idioma : Inglés (eng) Palabras clave: Sistemas de comunicación inalámbrica.  Sistemas de comunicación móviles.  Protección de datos  Inteligencia artificial  Telecomunicación  Comunicación inalámbrica y móvil  Seguridad de datos e información  Ingeniería en Comunicaciones  Redes Clasificación: 621.384 Resumen: Este oportuno libro brinda una amplia cobertura de cuestiones de redes vehiculares ad-hoc (VANET), como la seguridad y la selección de redes. Se aplican métodos basados ​​en el aprendizaje automático para resolver estos problemas. Este libro también incluye cuatro capítulos rigurosamente arbitrados por destacados investigadores internacionales que trabajan en esta área temática. El material sirve como referencia útil para investigadores, estudiantes de posgrado y profesionales que buscan soluciones a problemas relacionados con la comunicación y la seguridad de VANET. Este libro también ayudará a los lectores a comprender cómo utilizar el aprendizaje automático para abordar los desafíos de seguridad y comunicación en VANET. Las redes vehiculares ad-hoc (VANET) respaldan las comunicaciones de vehículo a vehículo y de vehículo a infraestructura para mejorar la seguridad de la transmisión, ayudar a desarrollar la conducción no tripulada y respaldar las aplicaciones en auge de unidades a bordo (OBU). La alta movilidad de las OBU y la red dinámica a gran escala con unidades fijas en carretera (RSU) hacen que VANET sea vulnerable a las interferencias. La comunicación antiinterferencias de los VANET se puede mejorar significativamente mediante el uso de vehículos aéreos no tripulados (UAV) para transmitir el mensaje OBU. Los UAV ayudan a transmitir el mensaje OBU para mejorar la relación señal-interferencia más ruido de las señales OBU y, por lo tanto, reducen la tasa de errores de bits del mensaje OBU, especialmente si las RSU de servicio están bloqueadas por bloqueadores y/o o interferencia, lo cual también se demuestra en este libro. Este libro sirve como una referencia útil para investigadores, estudiantes de posgrado y profesionales que buscan soluciones a problemas relacionados con la comunicación y la seguridad de VANET. Nota de contenido: 1 Introduction -- 2 Learning-based Rogue Edge Detection in VANETs with Ambient Radio Signals -- 3 Learning While Offloading: Multi-armed Bandit Based Task Offloading in Vehicular Edge Computing Networks -- 4 Intelligent Network Access System for Vehicular Real-time Service Provisioning -- 5 UAV Relay in VANETs Against Smart Jamming with Reinforcement Learning -- 6 Conclusion and Future Work. Tipo de medio : Computadora Summary : This timely book provides broad coverage of vehicular ad-hoc network (VANET) issues, such as security, and network selection. Machine learning based methods are applied to solve these issues. This book also includes four rigorously refereed chapters from prominent international researchers working in this subject area. The material serves as a useful reference for researchers, graduate students, and practitioners seeking solutions to VANET communication and security related issues. This book will also help readers understand how to use machine learning to address the security and communication challenges in VANETs. Vehicular ad-hoc networks (VANETs) support vehicle-to-vehicle communications and vehicle-to-infrastructure communications to improve the transmission security, help build unmanned-driving, and support booming applications of onboard units (OBUs). The high mobility of OBUs and the large-scale dynamic network with fixed roadside units (RSUs) make the VANET vulnerable to jamming. The anti-jamming communication of VANETs can be significantly improved by using unmanned aerial vehicles (UAVs) to relay the OBU message. UAVs help relay the OBU message to improve the signal-to-interference-plus-noise-ratio of the OBU signals, and thus reduce the bit-error-rate of the OBU message, especially if the serving RSUs are blocked by jammers and/or interference, which is also demonstrated in this book. This book serves as a useful reference for researchers, graduate students, and practitioners seeking solutions to VANET communication and security related issues. Enlace de acceso : https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] Learning-based VANET Communication and Security Techniques [documento electrónico] / Xiao, Liang, ; Zhuang, Weihua, ; Zhou, Sheng, ; Chen, Cailian,  . -  1 ed.  . - [s.l.] : Springer, 2019 . - IX, 134 p. 54 ilustraciones, 48 ilustraciones en color. ISBN : 978-3-030-01731-6 Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos. Idioma : Inglés (eng) Palabras clave: Sistemas de comunicación inalámbrica.  Sistemas de comunicación móviles.  Protección de datos  Inteligencia artificial  Telecomunicación  Comunicación inalámbrica y móvil  Seguridad de datos e información  Ingeniería en Comunicaciones  Redes Clasificación: 621.384 Resumen: Este oportuno libro brinda una amplia cobertura de cuestiones de redes vehiculares ad-hoc (VANET), como la seguridad y la selección de redes. Se aplican métodos basados ​​en el aprendizaje automático para resolver estos problemas. Este libro también incluye cuatro capítulos rigurosamente arbitrados por destacados investigadores internacionales que trabajan en esta área temática. El material sirve como referencia útil para investigadores, estudiantes de posgrado y profesionales que buscan soluciones a problemas relacionados con la comunicación y la seguridad de VANET. Este libro también ayudará a los lectores a comprender cómo utilizar el aprendizaje automático para abordar los desafíos de seguridad y comunicación en VANET. Las redes vehiculares ad-hoc (VANET) respaldan las comunicaciones de vehículo a vehículo y de vehículo a infraestructura para mejorar la seguridad de la transmisión, ayudar a desarrollar la conducción no tripulada y respaldar las aplicaciones en auge de unidades a bordo (OBU). La alta movilidad de las OBU y la red dinámica a gran escala con unidades fijas en carretera (RSU) hacen que VANET sea vulnerable a las interferencias. La comunicación antiinterferencias de los VANET se puede mejorar significativamente mediante el uso de vehículos aéreos no tripulados (UAV) para transmitir el mensaje OBU. Los UAV ayudan a transmitir el mensaje OBU para mejorar la relación señal-interferencia más ruido de las señales OBU y, por lo tanto, reducen la tasa de errores de bits del mensaje OBU, especialmente si las RSU de servicio están bloqueadas por bloqueadores y/o o interferencia, lo cual también se demuestra en este libro. Este libro sirve como una referencia útil para investigadores, estudiantes de posgrado y profesionales que buscan soluciones a problemas relacionados con la comunicación y la seguridad de VANET. Nota de contenido: 1 Introduction -- 2 Learning-based Rogue Edge Detection in VANETs with Ambient Radio Signals -- 3 Learning While Offloading: Multi-armed Bandit Based Task Offloading in Vehicular Edge Computing Networks -- 4 Intelligent Network Access System for Vehicular Real-time Service Provisioning -- 5 UAV Relay in VANETs Against Smart Jamming with Reinforcement Learning -- 6 Conclusion and Future Work. Tipo de medio : Computadora Summary : This timely book provides broad coverage of vehicular ad-hoc network (VANET) issues, such as security, and network selection. Machine learning based methods are applied to solve these issues. This book also includes four rigorously refereed chapters from prominent international researchers working in this subject area. The material serves as a useful reference for researchers, graduate students, and practitioners seeking solutions to VANET communication and security related issues. This book will also help readers understand how to use machine learning to address the security and communication challenges in VANETs. Vehicular ad-hoc networks (VANETs) support vehicle-to-vehicle communications and vehicle-to-infrastructure communications to improve the transmission security, help build unmanned-driving, and support booming applications of onboard units (OBUs). The high mobility of OBUs and the large-scale dynamic network with fixed roadside units (RSUs) make the VANET vulnerable to jamming. The anti-jamming communication of VANETs can be significantly improved by using unmanned aerial vehicles (UAVs) to relay the OBU message. UAVs help relay the OBU message to improve the signal-to-interference-plus-noise-ratio of the OBU signals, and thus reduce the bit-error-rate of the OBU message, especially if the serving RSUs are blocked by jammers and/or interference, which is also demonstrated in this book. This book serves as a useful reference for researchers, graduate students, and practitioners seeking solutions to VANET communication and security related issues. Enlace de acceso : https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...]

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