基于模糊数学的 MANET恶意节点识别

摘要：

移动Ad hoc网络(MANET)是一种无线自组织网络，易受内部恶意节点攻击。针对由于网络内部攻击行为复杂而导致内部恶意节点不易识别的问题，提出一种基于模糊数学理论的 MANET 内部恶意节点识别方法。通过分析节点通信行为，建立由节点平均包转发延迟、转发率和丢包率组成的属性向量，利用最大隶属度原则进行分类识别。设置不同的仿真场景和恶意节点密度，采用NS2软件进行仿真实验，结果表明，该方法能识别多数内部恶意节点，虽然恶意节点密度对识别结果影响较大，但在恶意节点密度为30%的情况下，仍能保持96%以上的识别率和5%以下的误检率。

关键词：移动Ad hoc网络、恶意节点、模式识别、模糊数学、隶属度

分类号：TP393.08(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金资助项目61170233,61232018,61300170；全国统计科研计划基金资助项目2012LY009。

在线出版日期：2014-06-25（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：134-138