TY -的A2舒贾Junaid AU -拉赫曼Khaista AU -阿齐兹,穆罕默德Adnan AU -乌斯曼,Nighat盟——Kiren Tayybah盟——Cheema Tanweer Ahmad AU - Shoukat,希娜AU - Bhatia, Kaur Tarandeep AU - Abdollahi Asrin盟——Sajid Ahthasham PY - 2023 DA - 2023/04/29 TI -认知轻物流回归id IoT-Enabled FANET检测网络攻击SP - 7690322六世- 2023 AB -在最近的几年里,特别为互连网络是利用更多的飞行。FANETs拓扑情形的,物联网节点可在地面上无人机收集信息。由于高移动模式的无人机轻易造成破坏,入侵者部署像DoS / DDoS网络攻击。无人机飞行特设网络使用,卫星和基站的物理结构。IoT-based无人机网络有许多应用程序,包括农业、救援行动,跟踪和监控。然而,DoS / DDoS攻击扰乱整个FANET的行为导致不平衡能量,端到端延迟和丢包。这个研究主要是基于机器学习的详细研究id。同时,认知lightweight-LR方法建模使用UNSW-NB 15集。IoT-based无人机网络介绍使用机器学习来检测可能的安全攻击。队列和数据流量模型是用来实现DT,射频,XGBoost、演算法、装袋和逻辑回归IoT-based无人机网络的环境中。 Logistic regression is the proposed approach which is used to estimate statistical possibility. Overall, experimentation is based on binomial distribution. There exists linear association approach in logistic regression. In comparison with other techniques, logistic regression behaviour is lightweight and low cost. The simulation results presents logistic regression better results in contrast with other techniques. Also, high accuracy is balanced well in optimal way. SN - 1574-017X UR - https://doi.org/10.1155/2023/7690322 DO - 10.1155/2023/7690322 JF - Mobile Information Systems PB - Hindawi KW - ER -