Abstrakt. I mobila ad hoc-nätverk fungerar noderna både som terminaler och informationsreläer och deltar i ett gemensamt routingprotokoll, såsom Dynamic Source 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. Vårt mål är att bygga ett system som, liksom sin naturliga motsvarighet, automatiskt lär sig och upptäcker nya missuppfostran. Vi beskriver det första steget i vår design; den använder negativt urval, en algoritm som används av det naturliga immunsystemet. Vi definierar hur vi kartlägger de naturliga immunsystembegreppen såsom själv, antigen och antikropp till ett mobilt ad-hoc-nätverk, och ger den resulterande algoritmen för missuppfostran upptäckt. Vi implementerade systemet i nätverkssimulatorn Glomosim; vi presenterar detektionsresultat och diskuterar hur systemparametrarna påverkar resultaten. Ytterligare steg kommer att förlänga konstruktionen genom att använda en analogi med det medfödda systemet, farosignaler, kalkylering och minnesceller.
I vårt tidigare arbete med att bygga ett AIS för feluppfostran upptäckt i mobila ad hoc-nätverk REF implementerade vi negativt urval.
An Artificial Immune System Approach to Misbehavior Detection in Mobile Ad Hoc Networks
{'venue': 'BioADIT', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}