黑洞与间歇性攻击可探测的DTN数据转发策略研究
| 摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4-5页 |
| 第1章 引言 | 第8-16页 |
| 1.1 延迟容忍网络概述 | 第8-10页 |
| 1.1.1 研究背景 | 第8-9页 |
| 1.1.2 典型应用场景 | 第9-10页 |
| 1.2 当前研究热点 | 第10-13页 |
| 1.2.1 数据转发策略 | 第11页 |
| 1.2.2 节点移动模型 | 第11-12页 |
| 1.2.3 信任管理与攻击探测 | 第12-13页 |
| 1.3 本文主要工作及研究意义 | 第13-14页 |
| 1.4 文章结构安排 | 第14-16页 |
| 第2章 带有信任管理与攻击探测的数据转发策略 | 第16-20页 |
| 2.1 数据转发过程中进行信任管理的必要性 | 第16-17页 |
| 2.2 带有信任管理与攻击探测的数据转发策略 | 第17-19页 |
| 2.2.1 基于激励的数据转发策略 | 第17-18页 |
| 2.2.2 带有攻击探测的数据转发策略 | 第18-19页 |
| 2.3 本章小结 | 第19-20页 |
| 第3章 带有黑洞攻击探测的数据转发策略 | 第20-39页 |
| 3.1 研究背景 | 第20-21页 |
| 3.2 节点信任参数评估 | 第21-27页 |
| 3.2.1 网络环境 | 第21-22页 |
| 3.2.2 多维信任参数评估 | 第22-27页 |
| 3.3 节点可信性判决与量化计算 | 第27-29页 |
| 3.3.1 决策集合的建立 | 第27-28页 |
| 3.3.2 决策表的约简与可信性判断 | 第28页 |
| 3.3.3 信任度的估算 | 第28-29页 |
| 3.4 转发决策 | 第29-30页 |
| 3.5 数值结果分析 | 第30-38页 |
| 3.5.1 不同恶意节点比例的性能分析 | 第31-34页 |
| 3.5.2 不同数据产生间隔时间下的性能分析 | 第34-38页 |
| 3.6 本章小结 | 第38-39页 |
| 第4章 带有间歇性攻击探测的数据转发策略 | 第39-63页 |
| 4.1 研究背景 | 第39-40页 |
| 4.2 节点攻击行为 | 第40-41页 |
| 4.3 节点观察 | 第41-46页 |
| 4.3.1 数据交换记录 | 第41-42页 |
| 4.3.2 节点观察周期 | 第42-43页 |
| 4.3.3 数据转发率 | 第43-44页 |
| 4.3.4 资源剩余率 | 第44-45页 |
| 4.3.5 环境恶意度 | 第45-46页 |
| 4.4 潜在状态评估 | 第46-49页 |
| 4.4.1 节点行为模型的建立 | 第46-48页 |
| 4.4.2 节点状态概率估计 | 第48-49页 |
| 4.5 数据转发策略 | 第49-51页 |
| 4.5.1 节点协作期望评估 | 第49-50页 |
| 4.5.2 数据转发 | 第50-51页 |
| 4.6 数值结果分析 | 第51-62页 |
| 4.6.1 模拟环境下的数值分析 | 第52-56页 |
| 4.6.2 实测模型下的数据分析 | 第56-59页 |
| 4.6.3 不同攻击行为下的数据分析 | 第59-62页 |
| 4.7 本章小结 | 第62-63页 |
| 第5章 结束语 | 第63-65页 |
| 5.1 主要工作与创新点 | 第63-64页 |
| 5.2 后续研究工作 | 第64-65页 |
| 参考文献 | 第65-71页 |
| 致谢 | 第71-72页 |
| 攻读硕士学位期间从事的科研工作及取得的成果 | 第72页 |
