计算机研究与发展

作者：张峰,俸皓,周秀民,章茂淳,陈镇铭,刘玉明,

关键词：智能体网络, 低时延, 伪造链路攻击, 关联链路验证, 极值理论,

面向低时延的智能体网络环境，研究了一种基于关联链路验证的伪造链路攻击检测方法.在该网络环境下，正常链路与伪造链路在测量时延等关键指标上的统计特征差异较小，并且背景流量和协调器过载攻击的影响会放大测量误差，但缩小该差异会导致现有方法的检测性能骤降.对此，提出一种基于关联链路验证的伪造链路攻击检测方法，该方法包含3个阶段：首先，采用一种有效时延转换方法缓解测量误差的影响，并将处理后的测量时延等转化为链路性能指标；然后，根据提出的多径传输模拟方法，将关联链路之间的性能差异转化为易于观测的统计特征；最后，基于极值理论和概率分布拟合方法确定统计特征的阈值，用于伪造链路的检测.仿真实验结果表明，在不同的网络规模和攻击场景下，所提出的方法能够有效地检测低时延智能体网络中的伪造链路攻击，并且在检测性能方面明显优于现有的相关方法，F1分数提升达20%~30%.特别地，当链路传输时延低至0.1ms时，仍然能取得95.23%的检测率和0.28%的误判率，显示出良好的鲁棒性.

来源：2025年第10期

《计算机研究与发展》期刊编辑部

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