移動Adhoc網(wǎng)絡入侵檢測體系結構與檢測算法研究的綜述報告移動Adhoc網(wǎng)絡（MANET）是一種自組織、臨時性并且自適應的無線網(wǎng)絡。它的節(jié)點可以自由移動，互相通信，組成網(wǎng)絡，形成臨時性自治系統(tǒng)。MANET具有多種應用場景，例如緊急救援、軍事戰(zhàn)術、智能交通和物聯(lián)網(wǎng)等。但是，由于它的開放性和自組織特性，MANET也變得容易遭受攻擊。因此，設計高效的入侵檢測系統(tǒng)與檢測算法是MANET安全研究的重要方向。目前，研究者們提出了許多適用于MANET的入侵檢測體系結構與檢測算法。本篇綜述報告將會著重探討和總結這些方法。1.入侵檢測體系結構入侵檢測體系結構包含了組織、數(shù)據(jù)查找、分析等模塊。這些模塊協(xié)同工作可以檢測和防止多種入侵行為。以下是幾種常見的入侵檢測體系結構：（1）基于主機密切度的入侵檢測體系結構該體系結構是MANET中最基礎和普遍的入侵檢測體系結構。它是以主機節(jié)點為中心，通過觀察主機節(jié)點周圍密切程度的變化來檢測可能的入侵行為。例如，如果某一節(jié)點的密切程度突然發(fā)生變化，那么就可能存在攻擊行為的嫌疑。（2）基于數(shù)據(jù)包的入侵檢測體系結構該體系結構是通過對MANET網(wǎng)絡中的數(shù)據(jù)包進行分析，來驗證合法性。如果發(fā)現(xiàn)不合法的數(shù)據(jù)包，則會提醒網(wǎng)絡管理員采取相應的措施。這種體系結構可以使用各種技術來分析數(shù)據(jù)包，例如，簽名、排名等。該體系結構需要對網(wǎng)絡中的所有數(shù)據(jù)包進行深度分析，因此需要大量計算和存儲資源。（3）基于行為的入侵檢測體系結構該體系結構是通過對節(jié)點行為的行為模式進行學習，來確定其是否屬于正常行為。如果節(jié)點的行為模式與正常行為不符合，則會被判定為潛在攻擊者。相比于基于主機密切度和數(shù)據(jù)包的入侵檢測體系結構，該體系結構可以應對變化無常的入侵攻擊行為。2.入侵檢測算法（1）數(shù)據(jù)包排名算法數(shù)據(jù)包排名算法是基于數(shù)據(jù)包的入侵檢測算法中最為常用的算法。它利用了協(xié)議棧中的信息，對數(shù)據(jù)包進行排名，賦予其相應的權重。而后，將數(shù)據(jù)包的排名和權重與歷史信息進行對比，來判定其是否為合法數(shù)據(jù)包。該算法具有較強的實時性和魯棒性，但是缺點在于對計算資源和帶寬的占用較為嚴重。（2）異常檢測算法異常檢測算法是基于行為的入侵檢測算法中最為常用的算法。它在節(jié)點進行學習的過程中，學習每種節(jié)點的正常行為模式，在對行為進行評估時，與正常行為模式進行對比。如果得出的結果不符合正常行為模式，則可以被判定為可能存在攻擊行為。該算法能夠準確地發(fā)現(xiàn)新型的攻擊行為，但缺點在于需要大量的學習和訓練工作。（3）神經(jīng)網(wǎng)絡算法神經(jīng)網(wǎng)絡算法是近年來廣泛應用于入侵檢測中的算法之一。它模擬了人腦的神經(jīng)系統(tǒng)，實現(xiàn)了對數(shù)據(jù)的快速和高效的處理。在入侵檢測中，神經(jīng)網(wǎng)絡可以通過節(jié)點學習，識別和分析數(shù)據(jù)包，判斷是否為惡意數(shù)據(jù)包。該算法結合了數(shù)據(jù)包排名算法和異常檢測算法的優(yōu)點，同時，其可以進行并行處理，缺點在于需要大量的訓練時間以及對計算資源的占用較為嚴重。綜上所述，入侵檢測是MANET安全研究的重要組成部分，不同的入侵檢測體系結構和算