基于关联图的干扰检测算法

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根据不同干扰攻击所导致的网络现象之间的差异,提出一种基于现象-攻击关联图的干扰检测算法。该算法分为学习和检测2个阶段。学习阶段各节点通过学习无干扰和有干扰场景下的样本,基于各类测度的变化划分网络现象,建立现象-攻击关联图。检测阶段各节点依据各自的关联图,根据观察到的现象判断自身是否受到干扰攻击以及攻击类型,采用匹配度对检测结果的准确性进行评估。在NS3上的仿真结果表明,该算法可以准确检测按需、随机和持续干扰攻击。
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