18、移动自组织网络中的在线威胁检测方案

移动自组织网络中的在线威胁检测方案

在当今数字化的时代，网络安全愈发重要，尤其是在移动自组织网络（MANET）和无线传感器网络（WSN）等动态网络环境中。如何有效地检测和防范网络威胁，成为了亟待解决的问题。本文将介绍一种基于图神经元（GN）和分布式分层图神经元（DHGN）的在线威胁检测方案，探讨其原理、应用及优势。

1. 移动自组织网络与威胁检测概述

移动自组织网络（MANET）是一种去中心化的网络，由无线移动节点通过自我协作形成。它没有固定的节点配置和协调，节点能够自我组织成移动网络。然而，MANET面临着诸多问题，如拓扑结构变化导致的路由问题、无线通信难题、能量限制以及节点计算资源普遍不足等。同时，作为无线和移动网络，MANET容易受到安全威胁，如自私节点行为、分布式拒绝服务（DDoS）攻击和流量干扰等。

为了克服这些威胁，入侵检测成为常用的安全措施之一。但在MANET中实施入侵检测与标准基于IP的有线网络需要不同的策略。目前已有多种入侵检测方案（IDS）被提出，如Huang和Lee提出的基于集群的合作检测方案、Sun等人引入的基于区域的入侵检测系统，以及Xie和Hui讨论的自然免疫系统方法等。

2. 图神经元（GN）：实现单周期学习的关联记忆

2.1 关联记忆概念

关联记忆（AM）源自神经网络模型，已在许多不同的应用领域得到应用。其中，Hopfield网络是一种广泛使用的无监督学习技术，常用于模式分析和优化中的关联（或内容可寻址）记忆实现。然而，Hopfield记忆模型存在可扩展性问题，受网络中处理/存储节点数量的限制。反向传播网络虽然能快速召回，但添加新图案时的训练成本过高。理想的关联记忆设备应具备简单的