一種改進的干擾檢測算法
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干擾攻擊會導致節(jié)點狀態(tài)跳轉(zhuǎn)規(guī)律發(fā)生變化。為此，在節(jié)點狀態(tài)跳轉(zhuǎn)統(tǒng)計分析的基礎(chǔ)上，提出一種改進的干擾檢測算法。在學習階段，通過學習無干擾和有干擾場景下的樣本，獲取節(jié)點各狀態(tài)時間占比的干擾檢測判決門限和干擾類型判決門限。在檢測階段，對節(jié)點的各狀態(tài)時間占比與對應的判決門限進行比較，檢測干擾攻擊并判斷其類型。采用加權(quán)檢測置信度方法進一步提高檢測正確率并降低誤報率。在NS3上的仿真結(jié)果表明，該算法的誤報率較低，能夠準確檢測到典型的按需和持續(xù)干擾攻擊。
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