遭受攻击情况下Ad hoc网络生存能力预测

摘要

网络生存能力分析主要研究在攻击等意外事件中网络实体正常运行的能力。目前，为搞清某种攻击对网络的影响，通常需要在数千种配置情况下运行数千种场景来测试Ad hoc网络的生存能力。然而，此方法的效果并不能令人信服：配置方式是人为选择或随机的，测试结论不能推广到其它场景。针对这些问题，提出了一种提高生存能力分析效率的新方法，该方法使用机器学习和以攻击者为中心的网络表示法。收集了一个数据集并用其构造了一个分类器，该分类器准确（正确率大于97％）预测了网络欺骗和数据转发攻击造成的数据流损失。