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文档简介

移动Adhoc网络入侵检测体系结构与检测算法研究的综述报告移动Adhoc网络（MANET）是一种自组织、临时性并且自适应的无线网络。它的节点可以自由移动，互相通信，组成网络，形成临时性自治系统。MANET具有多种应用场景，例如紧急救援、军事战术、智能交通和物联网等。但是，由于它的开放性和自组织特性，MANET也变得容易遭受攻击。因此，设计高效的入侵检测系统与检测算法是MANET安全研究的重要方向。目前，研究者们提出了许多适用于MANET的入侵检测体系结构与检测算法。本篇综述报告将会着重探讨和总结这些方法。1.入侵检测体系结构入侵检测体系结构包含了组织、数据查找、分析等模块。这些模块协同工作可以检测和防止多种入侵行为。以下是几种常见的入侵检测体系结构：（1）基于主机密切度的入侵检测体系结构该体系结构是MANET中最基础和普遍的入侵检测体系结构。它是以主机节点为中心，通过观察主机节点周围密切程度的变化来检测可能的入侵行为。例如，如果某一节点的密切程度突然发生变化，那么就可能存在攻击行为的嫌疑。（2）基于数据包的入侵检测体系结构该体系结构是通过对MANET网络中的数据包进行分析，来验证合法性。如果发现不合法的数据包，则会提醒网络管理员采取相应的措施。这种体系结构可以使用各种技术来分析数据包，例如，签名、排名等。该体系结构需要对网络中的所有数据包进行深度分析，因此需要大量计算和存储资源。（3）基于行为的入侵检测体系结构该体系结构是通过对节点行为的行为模式进行学习，来确定其是否属于正常行为。如果节点的行为模式与正常行为不符合，则会被判定为潜在攻击者。相比于基于主机密切度和数据包的入侵检测体系结构，该体系结构可以应对变化无常的入侵攻击行为。2.入侵检测算法（1）数据包排名算法数据包排名算法是基于数据包的入侵检测算法中最为常用的算法。它利用了协议栈中的信息，对数据包进行排名，赋予其相应的权重。而后，将数据包的排名和权重与历史信息进行对比，来判定其是否为合法数据包。该算法具有较强的实时性和鲁棒性，但是缺点在于对计算资源和带宽的占用较为严重。（2）异常检测算法异常检测算法是基于行为的入侵检测算法中最为常用的算法。它在节点进行学习的过程中，学习每种节点的正常行为模式，在对行为进行评估时，与正常行为模式进行对比。如果得出的结果不符合正常行为模式，则可以被判定为可能存在攻击行为。该算法能够准确地发现新型的攻击行为，但缺点在于需要大量的学习和训练工作。（3）神经网络算法神经网络算法是近年来广泛应用于入侵检测中的算法之一。它模拟了人脑的神经系统，实现了对数据的快速和高效的处理。在入侵检测中，神经网络可以通过节点学习，识别和分析数据包，判断是否为恶意数据包。该算法结合了数据包排名算法和异常检测算法的优点，同时，其可以进行并行处理，缺点在于需要大量的训练时间以及对计算资源的占用较为严重。综上所述，入侵检测是MANET安全研究的重要组成部分，不同的入侵检测体系结构和算

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