上海市建设干部学校网站,免费logo设计图案创意,建网站论坛,四川网站建设电话#x1f4a5;#x1f4a5;#x1f49e;#x1f49e;欢迎来到本博客❤️❤️#x1f4a5;#x1f4a5; #x1f3c6;博主优势#xff1a;#x1f31e;#x1f31e;#x1f31e;博客内容尽量做到思维缜密#xff0c;逻辑清晰#xff0c;为了方便读者。 ⛳️座右铭欢迎来到本博客❤️❤️ 博主优势博客内容尽量做到思维缜密逻辑清晰为了方便读者。 ⛳️座右铭行百里者半于九十。 本文目录如下 目录 1 概述 2 运行结果 3 参考文献 4 Matlab代码实现 1 概述
使用多层神经网络的移动自组织网络中的虫洞攻击检测
能量、时间等对于提供的每个节点。这是对可能受到虫洞攻击的移动自组织网络的模拟。该MANET由神经网络配备可以检测虫洞攻击并在节点之间发送数据时做出正确的决定。
虫洞攻击是一种网络安全威胁它利用虚拟通道将网络中的数据包从一个地方迅速转移到另一个地方从而绕过了正常的通信路径。虫洞攻击可能导致网络中的信息泄露、数据篡改或拒绝服务等问题。
为了检测虫洞攻击研究人员提出了使用多层神经网络的移动自组织网络。移动自组织网络是一种无线传感器网络其中的节点可以自主组织和协调工作以实现数据传输和处理。
多层神经网络是一种人工神经网络结构它由多个神经元层组成每一层都与上一层和下一层的神经元相连。这种网络结构可以通过训练来学习和识别模式从而实现虫洞攻击的检测。
在移动自组织网络中每个节点通过与周围节点的通信来感知和传输数据。当节点之间的通信路径受到虫洞攻击时由于虫洞攻击的快速传输特性节点之间的通信延迟会显著增加。多层神经网络可以通过监测节点之间的通信延迟来检测虫洞攻击。
研究人员通过在实验环境中模拟虫洞攻击并使用多层神经网络进行数据分析和训练证明了这种方法的有效性。他们发现多层神经网络可以准确地检测出虫洞攻击并且能够在攻击发生之前提前发现。
总的来说使用多层神经网络的移动自组织网络中的虫洞攻击检测研究为网络安全领域提供了一种新的方法。这种方法可以有效地检测和预防虫洞攻击保护网络中的数据和通信安全。
2 运行结果 部分代码
clc clear close all load NeuralNetwork.mat % VANETmake_net(100); % n12; % Attacker node 1 % n249; % Attacker node 2 % VANETaddWormhole(VANET,n1,n2); % VANETupdate_connections(VANET); % orgNetVANET; load Exp_VANET.mat answerinput(With (1) or whithout (0) Artificial Imnue? (0/1): ); plot_network(VANET); %% Packet Injection NPinput(Number of packets (max500)? ); load packet.mat % Capasity of message (from 1 kb to 100 kb) packetpacket(1:NP); disp(----------------------------); discard0; kk1; VANET_orgVANET; stolen0; while isempty(packet)0 disp([Packet Remaining: , num2str(numel(packet))]) msgpacket(1); packet(1,:)[]; kkkk1; Vectors[]; SDrandperm(VANET.Nodes,2); VANET.SSD(1); % Source Node VANET.DSD(2); % Destination Node
3 参考文献 文章中一些内容引自网络会注明出处或引用为参考文献难免有未尽之处如有不妥请随时联系删除。 [1]杨姣.移动Ad Hoc网络中虫洞攻击检测方法的研究[D].湖南大学[2023-08-12].DOI:10.7666/d.y1908299.
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4 Matlab代码实现
