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FAPRP: A Machine Learning Approach to Flooding Attacks Prevention Routing Protocol in Mobile Ad Hoc NetworksFAPRP: Un enfoque de Aprendizaje Automático para la Prevención de Ataques de Inundación en el Protocolo de Enrutamiento en Redes Ad Hoc Móviles

Resumen

El ataque de inundación de ruta de solicitud es uno de los principales desafíos en la seguridad de las Redes Ad Hoc Móviles (MANETs) ya que es fácil de iniciar y difícil de prevenir. Un nodo malicioso puede lanzar un ataque simplemente enviando un número excesivamente alto de paquetes de solicitud de ruta (RREQ) o paquetes de datos inútiles a destinos inexistentes. Como resultado, la red se vuelve inútil ya que todos sus recursos se utilizan para servir esta tormenta de paquetes RREQ y, por lo tanto, no puede realizar su función de enrutamiento normal. La mayoría de los esfuerzos de investigación existentes para detectar dicho ataque de inundación utilizan el número de RREQs originados por un nodo por unidad de tiempo como umbral para clasificar a un atacante. Estos algoritmos funcionan hasta cierto punto; sin embargo, sufren una alta tasa de detección errónea y reducen el rendimiento de la red. Este documento propone un nuevo algoritmo de detección de ataques de inundación (F

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