Abstract-Mobile Ad-hoc NETworks (MANETS) utgör unika säkerhetskrav och utmaningar på grund av sin tillit till öppna, peer-to-peer-modeller som ofta inte kräver autentisering mellan noder. Dessutom förhindrar den begränsade processoreffekten och batteritiden för de enheter som används i en MANET också användandet av tunga kryptografiska tekniker. Medan traditionella missbruk-baserade Intrusion Detection Systems (IDSes) kan fungera i en MANET, titta efter paket dropouts eller okända utomstående är svårt eftersom båda förekommer ofta i både skadlig och icke-skadlig trafik. Anomaly detektion metoder hålla ut mer löfte, eftersom de använder inlärningstekniker för att anpassa sig till den trådlösa miljön och flagga skadliga data. Den anomali detektion modell kan också skapa enheter beteende profiler, som kamrater kan utnyttja för att hjälpa till att avgöra dess pålitlighet. Att beräkna själva anomalimodellen är dock en tidskrävande och processortunga uppgift. För att undvika detta föreslår vi användning av modellutbyte som en enhet rör sig mellan olika nätverk som ett sätt att minimera beräkning och trafikutnyttjande. Varje nod bör kunna erhålla peer's modell(er) och utvärdera den mot sin egen modell av "normalt" beteende. Vi presenterar denna modell, diskuterar scenarier där den kan användas och ger preliminära resultat och en ram för framtida genomförande.
Gabriela F. Cretu et al REF, föreslår användning av modellutbyte som en enhet rör sig mellan olika nätverk som ett sätt att minimera beräkning och trafikutnyttjande.
Intrusion and anomaly detection model exchange for mobile ad-hoc networks
{'venue': 'CCNC 2006. 2006 3rd IEEE Consumer Communications and Networking Conference, 2006.', 'journal': 'CCNC 2006. 2006 3rd IEEE Consumer Communications and Networking Conference, 2006.', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}