基于模糊数学的MANET恶意节点识别。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。
移动ad hoc网络;恶意节点;模糊数学;模式识别;隶属度