【摘 要】
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针对现有移动自组织网络AODV路由协议黑洞攻击检测方法无法适应攻击模型改变和网络负载变化的问题,本文提出一种自适应动态阈值的AODV黑洞攻击检测方法（Adaptive Dynamic Threshold Method）。本文方法对收集到的序列号进行分类处理得到疑似恶意序列号和正常序列号的集合,通过正常序列号集合计算能够反映序列号增长规律的阈值,并将阈值反馈于分类处理。该方法由两个阶段构成,在序列号
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针对现有移动自组织网络AODV路由协议黑洞攻击检测方法无法适应攻击模型改变和网络负载变化的问题,本文提出一种自适应动态阈值的AODV黑洞攻击检测方法（Adaptive Dynamic Threshold Method）。本文方法对收集到的序列号进行分类处理得到疑似恶意序列号和正常序列号的集合,通过正常序列号集合计算能够反映序列号增长规律的阈值,并将阈值反馈于分类处理。该方法由两个阶段构成,在序列号分类处理阶段,提出一种双差值序列号分类法,对经过阈值判断后需要进行分类的序列号集合进行处理,根据恶意序列号与正常序列号之间的差异分类得到疑似恶意序列号和正常序列号集合;在阈值计算阶段,提出一种自适应阈值计算方法,根据正常序列号增量的均值与当前阈值的关系计算更新阈值,并进行黑洞攻击检测,得到恶意序列号集合。论文对提出的检测方法进行实验仿真,并与现有检测方法进行对比,实验结果表明:该方法能够适应攻击模型和网络负载的变化,且在检测率和误检率方面表现良好。
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