Abstract-In mobila ad hoc-nätverk, noder fungerar både som terminaler och informationsreläer, och de deltar i en gemensam routing protokoll, såsom dynamisk källkod routing (DSR). Nätverket är sårbar för routing missuppfostran, på grund av felaktiga eller skadliga noder. Misbehavior detektionssystem syftar till att ta bort denna sårbarhet. I detta dokument undersöker vi användningen av ett artificiellt immunsystem (AIS) för att upptäcka nodmissuppfostran i ett mobilt ad hoc-nätverk med hjälp av DSR. Systemet är inspirerat av ryggradsdjurens naturliga immunsystem (IS). Vårt mål är att bygga ett system som, liksom sin naturliga motsvarighet, automatiskt lär sig och upptäcker nya missuppfostran. Vi beskriver vår lösning för klassificeringen av AIS; den använder negativt urval och kloniskt urval, algoritmer för lärande och anpassning som används av den naturliga IS. Vi definierar hur vi kartlägger de naturliga IS-koncepten såsom själv, antigen och antikropp till ett mobilt ad hoc-nätverk och ger den resulterande algoritmen för att klassificera noder som felbeteende. Vi implementerade systemet i nätverkssimulatorn Glomosim; vi presenterar detektionsresultat och diskuterar hur systemparametrarna påverkar prestandan hos primär och sekundär respons. Ytterligare steg kommer att utvidga konstruktionen genom att använda en analogi med det medfödda systemet, farosignalen och minnescellerna.
Under 2005, Sarafijanovic och Boudec REF, utvecklat en AIS för att upptäcka fel uppförande noder i mobila ad-hoc nätverk.
An artificial immune system approach with secondary response for misbehavior detection in mobile ad hoc networks
{'venue': 'IEEE Transactions on Neural Networks', 'journal': 'IEEE Transactions on Neural Networks', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}