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车载自组网( VANET)在遭受黑洞攻击时会丢失数据分组,影响网络正常通信。提出了针对黑洞攻击的特征向量选择方法,建立了正常情况和黑洞攻击情况下的车队仿真模型,并采用支持向量机( SVM)的方法对VANET进行黑洞入侵检测。仿真结果表明:对于非源、目的节点以及攻击节点,采用该检测方法时都能够保持较高的检测率和较低的误检率,达到了基于单个节点通信数据判断当前 VANET是否遭受黑洞攻击的较好效果。