Development and Analysis of a Better AODV Routing Protocol for Improved Network Performance in Manets Using a Machine Learning Model

In diesem Kapitel wird die Entwicklung und Analyse eines verbesserten AODV-Routing-Protokolls für mobile Ad-Hoc-Netzwerke (MANETs) anhand von maschinellen Lernmodellen untersucht. Die Studie konzentriert sich auf die Erkennung und Eindämmung von Angriffen auf Schwarze Löcher, die für MANETs besonders schädlich sind. Durch den Einsatz von Support Vector Machines (SVMs) zielt die Forschung darauf ab, die Leistung und Sicherheit des Netzwerks zu verbessern. Die Methodik umfasst Netzwerksimulation unter Verwendung von NS-2.38, Datenerfassung sowie Modellschulung und -prüfung. Die Ergebnisse zeigen eine Genauigkeit von 82,55% bei der Erkennung bösartiger Knoten, was die Netzwerkleistung deutlich verbessert und den Paketverlust verringert. Die Studie hebt auch das Potenzial des maschinellen Lernens bei der Optimierung von Routing-Entscheidungen, der Vorhersage der Verbindungsstabilität und der Steuerung des Energieverbrauchs in MANETs hervor. Die Ergebnisse deuten darauf hin, dass die vorgeschlagene Methode bösartige Knoten effektiv trennen und damit die Gesamtleistung von Intrusion Detection Systems (IDS) in MANETs verbessern kann.