[发明专利]一种基于监督学习和聚类算法的无人机自组织网络恶意节点检测算法在审

专利信息
申请号: 202110376299.0 申请日: 2021-04-08
公开(公告)号: CN115209404A 公开(公告)日: 2022-10-18
发明(设计)人: 刘亮;孙珊珊;马祖超 申请(专利权)人: 南京航空航天大学
主分类号: H04W12/00 分类号: H04W12/00;H04W12/122;G06K9/62
代理公司: 暂无信息 代理人: 暂无信息
地址: 210016 江*** 国省代码: 江苏;32
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摘要: 发明涉及一种基于监督学习和聚类算法的无人机自组织网络恶意节点检测算法,属于无人机网络安全领域。本发明能够检测到无人机网络中是否发生了篡改,丢包,重放等恶意攻击并进一步确定恶意无人机。相比于通过设定一个信誉阈值来确定节点是否恶意的检测算法以及通过网络中节点相互合作来检测恶意节点的算法,本发明具有更高的探测准确度,并且适应性更强,准确率相对稳定。地面站根据不同源节点接收到的数据包,计算每条路由路径的信誉值,然后利用线性回归算法对无人机的信誉值进行评估。最后,利用高斯聚类算法对无人机进行聚类,找出恶意无人机。
搜索关键词: 一种 基于 监督 学习 算法 无人机 组织网络 恶意 节点 检测
【主权项】:
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