航空自組網(wǎng)節(jié)點失效分析方法

謝麗霞，嚴莉萍，楊宏宇,2

（1. 中國民航大學計算機科學與技術(shù)學院，天津 300300；2. 中國民航大學安全科學與工程學院，天津 300300）

1 引言

隨著航空自組網(wǎng)（AANET，aeronautical Ad Hoc network）[1-3]在民用航空空中通信領域的廣泛應用，其面臨的網(wǎng)絡安全挑戰(zhàn)日益嚴峻。當發(fā)生AANET的網(wǎng)絡攻擊或設備損壞時，易引起節(jié)點失效波及反應[4]，從而對AANET的網(wǎng)絡通信質(zhì)量造成嚴重影響。因此，研究AANET中節(jié)點失效波及反應，對提高AANET的應急處理能力和維護網(wǎng)絡安全具有重要意義。

面向AANET的網(wǎng)絡安全研究包括安全路由機制[5-6]、安全態(tài)勢預測[7]、依賴網(wǎng)絡建模[4,8-9]、波及影響分析方法[10-13]等領域。在依賴網(wǎng)絡建模方面，Buldyrev等[4]提出一一對應關(guān)系的依賴網(wǎng)絡模型，Shao等[8]提出多重對應關(guān)系的依賴網(wǎng)絡模型，Ma等[9]提出基于網(wǎng)絡間邏輯映射關(guān)系的復雜網(wǎng)絡建模方法。以上依賴網(wǎng)絡建模的方法僅關(guān)注節(jié)點間關(guān)聯(lián)關(guān)系，并未考慮節(jié)點本身的屬性。在波及影響分析方法方面，Li等[10]提出具有固定失效概率的經(jīng)典失效傳播模型，但未考慮實際網(wǎng)絡節(jié)點失效概率的動態(tài)變化性。Wang等[11]提出傳統(tǒng)負載－容量模型并設定失效流量沿最短路徑傳輸，但未考慮AANET實際流量傳輸情況。負載－容量模型在網(wǎng)絡失效研究中的應用，為網(wǎng)絡信息傳輸節(jié)點失效引起的波及反應分析提供了可行的方法。Shen等[12]提出基于可變負載的依賴網(wǎng)絡節(jié)點失效波及影響分析模型，通過定義流量損失參數(shù)來計算與網(wǎng)絡現(xiàn)有資源相關(guān)的流量損失并分析實際相互依賴系統(tǒng)中失效傳播特性。韓麗等[13]提出基于加權(quán)無標度網(wǎng)絡的波及影響分析方法，按照節(jié)點權(quán)值再分配失效流量，但未考慮通信鏈路對網(wǎng)絡波及反應的影響。上述節(jié)點失效波及影響分析方法廣泛應用于電網(wǎng)、互聯(lián)網(wǎng)領域的節(jié)點失效波及影響分析，但針對不同時刻，節(jié)點的失效概率不唯一，且對于節(jié)點初始流量和節(jié)點業(yè)務處理能力不同的AANET，上述方法的節(jié)點失效波及影響分析效果不夠理想。

針對上述節(jié)點失效分析方法中存在的網(wǎng)絡建模不完全，未考慮網(wǎng)絡流量重分配對網(wǎng)絡波及影響等不足，本文提出一種AANET節(jié)點失效分析方法。

2 節(jié)點失效分析方法

AANET節(jié)點失效分析方法由非對稱依賴網(wǎng)絡建立模塊（ADNEM，asymmetric dependent network establish module）和波及影響分析模塊（AIAM，affecting impact analysis module）組成，該方法流程如圖1所示。

圖1 AANET節(jié)點失效分析方法流程Figure 1 The process of AANET node failure analysis method

兩個模塊的處理過程設計如下。

（1）ADNEM

首先，將AANET中傳輸數(shù)據(jù)的航空器節(jié)點作為實體節(jié)點，基于節(jié)點凝聚度計算節(jié)點權(quán)值，得到無向加權(quán)實體網(wǎng)絡。然后，將AANET通信系統(tǒng)的業(yè)務抽象為業(yè)務節(jié)點，基于節(jié)點影響力計算節(jié)點權(quán)值，得到有向加權(quán)業(yè)務網(wǎng)絡。最后，根據(jù)雙層網(wǎng)絡節(jié)點之間的映射關(guān)系，建立節(jié)點依賴矩陣，得到非對稱依賴網(wǎng)絡模型。

（2）AIAM

按照AANET特性分析受到波及影響的節(jié)點狀態(tài)，根據(jù)實時AANET數(shù)據(jù)計算鏈路生存性，并將鏈路生存性用于改進失效流量再分配算法，在所建非對稱依賴網(wǎng)絡模型上應用該算法，獲取失效節(jié)點集合和業(yè)務降級節(jié)點集合并用于網(wǎng)絡波及影響分析。

3 非對稱依賴網(wǎng)絡模型構(gòu)建

本文以AANET為研究對象，將AANET抽象為實體網(wǎng)絡，將該網(wǎng)絡的通信系統(tǒng)業(yè)務流程抽象為業(yè)務網(wǎng)絡，根據(jù)網(wǎng)絡間映射關(guān)系建立一個非對稱依賴模型。網(wǎng)絡模型的構(gòu)建過程如下。

（1）實體網(wǎng)絡構(gòu)建

首先，構(gòu)建實體網(wǎng)絡。實體網(wǎng)絡為無向帶權(quán)網(wǎng)絡，用GE=(VE,EE,WE)表示。VE表示實體節(jié)點集合，節(jié)點為各類民用航空器，共nE個節(jié)點；EE表示邊的集合，即實體節(jié)點之間存在的通信鏈路；WE表示實體節(jié)點權(quán)值的集合，節(jié)點權(quán)值由節(jié)點凝聚度決定。

然后，計算節(jié)點權(quán)值WE。權(quán)值W的計算方法設計如下。

設GE存在節(jié)點i，將i凝聚后的網(wǎng)絡表示為凝聚指用一個新節(jié)點表征節(jié)點和其所有鄰居節(jié)點[14]。因此，GE的凝聚度Φ用總節(jié)點數(shù)nE的倒數(shù)和網(wǎng)絡平均最短路徑長度ˉdE乘積表示。

其中，nE≥2，節(jié)點i和j間最短距離為di,j。節(jié)點凝聚度越大，失效后對網(wǎng)絡正常業(yè)務運行影響越大。由此，求得實體節(jié)點i的權(quán)值為

最后，用矩陣表示實體網(wǎng)絡。實體網(wǎng)絡由矩陣AE=[aij]nE×nE表示，對角線元素aii為實體節(jié)點權(quán)值，非對角線元素aij表示節(jié)點間的通信鏈路。若實體節(jié)點間存在通信鏈路，aij=1，否則，aij=0。

（2）業(yè)務網(wǎng)絡構(gòu)建

首先，將業(yè)務流程抽象為業(yè)務網(wǎng)絡。在AANET中，實時通信系統(tǒng)運行的業(yè)務環(huán)節(jié)通過確定的執(zhí)行順序關(guān)聯(lián)生成AANET業(yè)務流程，因此關(guān)聯(lián)的業(yè)務環(huán)節(jié)之間存在嚴格前后關(guān)系。將業(yè)務流程抽象為業(yè)務網(wǎng)絡，該網(wǎng)絡為有向帶權(quán)網(wǎng)絡，用GB=(VB,EB,WB)表示。VB表示業(yè)務節(jié)點集合，節(jié)點為通信系統(tǒng)業(yè)務，共nB個節(jié)點；EB表示邊的集合，即業(yè)務節(jié)點之間的有向關(guān)聯(lián)關(guān)系；WB表示業(yè)務節(jié)點權(quán)值的集合。

然后，計算業(yè)務節(jié)點權(quán)值WB。權(quán)值WB的計算方法如下。

AANET業(yè)務包括空中交通管制、飛行數(shù)據(jù)傳輸、航空器位置追蹤和機內(nèi)娛樂。根據(jù)對網(wǎng)絡服務質(zhì)量要求的不同，可依次將業(yè)務優(yōu)先級（BP，business priority）劃分為1、2、3、4，其中1為最高級。AANET用戶包括管制人員、飛行人員、服務人員和乘坐人員，根據(jù)用戶身份不同，可依次將用戶影響力等級（UI，user impact）劃分為1、2、3、4。綜合考慮BP和UI因素，本文設計的節(jié)點固有影響力θi如表1所示。

表1 節(jié)點固有影響力Table 1 Node inherent impact

對節(jié)點固有影響力進行歸一化，得到節(jié)點對AANET網(wǎng)絡的固有影響力Inhi。Inhi可表示為

在AANET中，不同時刻節(jié)點的流量不同，因此，量化節(jié)點動態(tài)影響力時應考慮不同時刻節(jié)點實時流量。節(jié)點動態(tài)影響力Dyni由單位時間內(nèi)節(jié)點業(yè)務流量占網(wǎng)絡業(yè)務總流量的比例表示，即

其中，F(xiàn)B表示單位時間內(nèi)網(wǎng)絡處理業(yè)務流量，F(xiàn)i表示節(jié)點i的業(yè)務流量，根據(jù)節(jié)點固有和動態(tài)影響力，業(yè)務節(jié)點權(quán)值由式(5)計算得到。

最后，用矩陣表示業(yè)務網(wǎng)絡。

AANET中的業(yè)務網(wǎng)絡由矩陣BB=[bij]nB×nB表示，AANET業(yè)務節(jié)點權(quán)值即為bii，i=1,2,...,n，AANET業(yè)務節(jié)點間有向關(guān)聯(lián)關(guān)系即為bij，i=1,2,...,nB，j=1,2,...,nB，若業(yè)務節(jié)點間存在關(guān)聯(lián)關(guān)系，bij=1，否則，bij=0。

（3）非對稱依賴模型構(gòu)建

在AANET中，不同類型節(jié)點之間具有不同的關(guān)聯(lián)關(guān)系，因此，可將AANET抽象為業(yè)務－實體非對稱依賴網(wǎng)絡模型（如圖2所示）。

圖2 業(yè)務－實體非對稱依賴網(wǎng)絡模型Figure 2 Business-physical interdependent network model

AANET中通信業(yè)務依靠航空器搭載的網(wǎng)絡設備實現(xiàn)功能，航空器為業(yè)務的實現(xiàn)提供實體基礎，一旦航空器搭載的網(wǎng)絡設備失效，則相應通信業(yè)務也將失效。因此，必須明確業(yè)務節(jié)點和實體節(jié)點間的邏輯映射關(guān)系。將節(jié)點間映射關(guān)系表示為CR=[cij]nE×nB，若AANET中的實體節(jié)點和業(yè)務流程中的業(yè)務節(jié)點存在邏輯映射關(guān)系，則cij=1，否則cij=0。

通過實體網(wǎng)絡構(gòu)建、業(yè)務網(wǎng)絡構(gòu)建和非對稱依賴網(wǎng)絡模型構(gòu)建3個過程，即可建立面向AANET的業(yè)務－實體非對稱依賴網(wǎng)絡模型，該模型用多元組EB=(GE,GB,CR)表示，其中，CR表示業(yè)務－實體網(wǎng)絡映射關(guān)系。

4 波及影響分析

4.1 相關(guān)定義

本文研究做出以下定義。

1) 正常節(jié)點W：符合系統(tǒng)要求并能正常完成相應功能的節(jié)點。

2) 業(yè)務降級節(jié)點D：不符合系統(tǒng)要求且僅能完成部分功能的節(jié)點，如帶寬降低、時延增大的節(jié)點。

3) 失效節(jié)點F：無法正常完成相應功能且會引起波及反應的節(jié)點。

4) 節(jié)點波及影響概率ρ：正常節(jié)點受到波及影響轉(zhuǎn)變?yōu)闃I(yè)務降級節(jié)點或失效節(jié)點的概率，轉(zhuǎn)換關(guān)系為

其中，W(ti)表示ti時刻正常節(jié)點集合，F(xiàn)(ti)表示失效節(jié)點集合，D(ti)表示業(yè)務降級節(jié)點集合。

4.2 節(jié)點失效影響分析

在AANET中，部分關(guān)鍵節(jié)點和骨干鏈路具有故障應急或災備能力。因此，當AANET中的關(guān)鍵節(jié)點或骨干鏈路發(fā)生故障或失效時，由冗余備份組件或災備組件接管節(jié)點或鏈路的核心業(yè)務功能。對于沒有配置冗余備份組件或災備組件的節(jié)點和鏈路，需要對各節(jié)點和鏈路上的業(yè)務流量進行重新分配，這樣易引起節(jié)點失效波及反應。因此，對AANET中節(jié)點初始流量、節(jié)點業(yè)務處理能力和失效流量再分配方式進行特性分析，可有效提高AANET節(jié)點失效波及影響分析的準確性。具體分析方法及其過程設計如下。

（1）節(jié)點初始流量和業(yè)務處理能力計算

AANET中，節(jié)點i在網(wǎng)絡中的位置不同，初始流量則不同，處于中心位置的節(jié)點一般具有較高流量。節(jié)點初始流量ξi由式（7）計算其中，α為可調(diào)參數(shù)，可調(diào)整節(jié)點度與鄰居節(jié)點度對波及效應的影響程度（α=0.5[15]），i的度由ki表示，鄰居節(jié)點j的度由kj表示，i的鄰居節(jié)點集合由Γi表示，ε用于控制節(jié)點度對初始流量的影響（ε=1）[16-17]。節(jié)點業(yè)務處理能力capi表示節(jié)點可處理業(yè)務量的最大值，可由式(8)計算得到。

其中，γ為容錯系數(shù)（γ=0.06）[16]，表示節(jié)點流量過載后的容錯能力。

（2）改進流量再分配算法

AANET中不同通信鏈路在發(fā)生網(wǎng)絡安全事件后，對失效流量的容錯能力不同，故本文提出使用鏈路生存性[18]量化網(wǎng)絡鏈路的生存能力。根據(jù)鏈路生存性改進失效流量再分配算法，該算法設計如下。

1) 在集合N= {ni|n1,n2,…,nn}中存儲所有鄰居節(jié)點。

2) 計算AANET中的鏈路持續(xù)時間。節(jié)點i坐標（x,y,z）表示為

其中，Nlon表示節(jié)點經(jīng)度，Nlat表示節(jié)點緯度，Nalt表示節(jié)點高度，R表示地球半徑（R=6 371 km）。在Δt時間后，節(jié)點i的坐標表示為

其中，v表示節(jié)點速度，Ψ表示航跡角。同理可得鄰居節(jié)點j的坐標，則t0時刻節(jié)點i，j之間的距離為

當Δt=1時，AANET中的節(jié)點i和節(jié)點j的相離速度，則AANET中節(jié)點間的相離距離Δdi,j為

其中，r表示通信半徑，因此，節(jié)點i，j之間的鏈路持續(xù)時為

3)計算AANET中的鏈路剩余容量。用鏈路剩余容量表示AANET中鄰居節(jié)點i的剩余業(yè)務處理能力。

4) 計算AANET中的鏈路生存性Ri。

5)計算AANET中可用鏈路的平均鏈路生存性ˉR。

6) 根據(jù)AANET的鏈路生存性R，在AANET中選擇最優(yōu)的備用鏈路。若Ri>ˉR，則認為該鏈路的生存性較高，為其分配流量；反之，則不分配流量。

7)根據(jù)式(17)的計算結(jié)果，將AANET中的失效流量ξ分配到AANET中的各可用節(jié)點[19]

其中，Δξi表示鄰居節(jié)點i的增加流量。

8)若因波及反應導致某個節(jié)點失效，則將新生成的失效節(jié)點加入失效節(jié)點集合F并轉(zhuǎn)至1)，直至AANET中沒有新失效節(jié)點的增加，停止循環(huán)。若因波及反應導致AANET中某個節(jié)點的業(yè)務降級，則將此節(jié)點加入降級節(jié)點集合D。

（3）節(jié)點波及影響分析

當AANET中某個節(jié)點流量不超過該節(jié)點的業(yè)務處理能力時，由式(17)推理可得其鄰居節(jié)點i可能接連失效的波及影響概率ρ為

AANET節(jié)點失效形式的不同，其對AANET的波及影響不同。根據(jù)失效模型與影響分析方法[20]和節(jié)點波及影響概率，本文確定了AANET節(jié)點波及影響等級（如表2所示）。

表 2 AANET節(jié)點波及影響等級Table 2 AANET node impact degree

依據(jù)表2中的量化指標ρ和對應的影響等級判斷AANET節(jié)點的狀態(tài)，當?shù)燃墳椤皣乐?S”或“高/H”，即0.6 <ρ< 1時，AANET節(jié)點為業(yè)務降級節(jié)點；當?shù)燃墳椤笆?F”，即ρ= 1時，AANET節(jié)點為失效節(jié)點；其余等級，即ρ≤0.6時，AANET節(jié)點均為正常節(jié)點。

（4）波及影響分析

AANET節(jié)點失效并產(chǎn)生波及反應后，受到影響的AANET其他節(jié)點的權(quán)值越高，則對AANET的波及影響越大，故AANET的網(wǎng)絡波及影響值為

其中，NB代表全部業(yè)務節(jié)點，NE代表全部實體節(jié)點。f值越高，表示AANET的網(wǎng)絡安全狀況越差。

之后，確定f值與AANET的波及影響對應關(guān)系（如表3所示），依據(jù)表3判定AANET節(jié)點失效對AANET的波及影響程度。

表3 AANET波及影響關(guān)系Table 3 AANET impact relationship

5 實驗與分析

5.1 實驗數(shù)據(jù)來源

為驗證本文方法的有效性，利用網(wǎng)絡仿真工具NS2進行仿真實驗獲取實驗數(shù)據(jù)[21]，仿真實驗中設置的關(guān)鍵參數(shù)如表4所示，仿真實驗過程如下。

表4 參數(shù)設置Table 4 Parameter settings

1) 編寫Otcl腳本，生成網(wǎng)絡初始場景并設置trace文件保持網(wǎng)絡數(shù)據(jù)信息。

2) 分別使用AODV（Ad Hoc on-demand distance vector routing）和SMURF（stochastic multipath UAV routing for FANET）[5]協(xié)議作為仿真網(wǎng)絡路由協(xié)議。

3) 根據(jù)攻擊方式設置初始失效節(jié)點。在隨機攻擊場景下，使用random函數(shù)選擇節(jié)點；在蓄意攻擊場景下，選擇權(quán)值最大的節(jié)點。

4) 利用gawk分析trace文件并統(tǒng)計仿真實驗中各時刻節(jié)點失效流量。

5.2 網(wǎng)絡模型建立

以基于AODV協(xié)議的仿真場景為例，建立非對稱依賴網(wǎng)絡模型。

（1）實體網(wǎng)絡構(gòu)建

依據(jù)表4可知，此時AANET中共有20個實體節(jié)點和25條數(shù)據(jù)流，計算實體節(jié)點權(quán)值，結(jié)果如表5所示。構(gòu)建20×20實體網(wǎng)絡鄰接矩陣AE為

表5 實體節(jié)點權(quán)值Table 5 Physical node weight

（2）業(yè)務網(wǎng)絡構(gòu)建

由于每條通信鏈路傳輸一個業(yè)務，數(shù)據(jù)流傳輸信息具有固定方向，故可抽象出25個業(yè)務節(jié)點和24條有向關(guān)聯(lián)邊，計算得到業(yè)務節(jié)點權(quán)值如表6所示。

表6 業(yè)務節(jié)點權(quán)值Table 6 Business node weight

構(gòu)建25×25的業(yè)務網(wǎng)絡鄰接矩陣BB為

（3）非對稱依賴網(wǎng)絡構(gòu)建

根據(jù)雙層網(wǎng)絡節(jié)點間的映射關(guān)系，建立初始非對稱依賴網(wǎng)絡模型。構(gòu)建20×25的業(yè)務－實體節(jié)點依賴矩陣CR為

5.3 AANET節(jié)點失效波及影響分析

以針對實體網(wǎng)絡的蓄意攻擊為例，在5.2節(jié)構(gòu)建的網(wǎng)絡模型上對本文方法進行驗證。實驗場景為：當蓄意攻擊發(fā)生后，AANET中的節(jié)點1失效，并對節(jié)點1的失效流量進行再分配（如圖3所示）。

由圖3可見，節(jié)點1失效后，計算所有鄰居節(jié)點鏈路生存性，其中節(jié)點14和節(jié)點18鏈路生存性大于平均鏈路生存性0.5，因此節(jié)點14和節(jié)點18按照規(guī)則分配失效流量。

圖3 算法實例Figure 3 Algorithm example

此時，節(jié)點14和節(jié)點18的流量超過自身業(yè)務處理能力，引起自身失效，故開始新一輪失效流量再分配，繼續(xù)執(zhí)行本文所提的改進流量再分配算法。在該實驗中，算法總迭代次數(shù)為6次，具體波及影響情況如圖4所示。

由于AANET面臨多種安全威脅，從實體層面分析，節(jié)點失效按故障原因可分為過應力性失效和耗損性失效。從網(wǎng)絡層面分析，攻擊者的惡意行為可能導致業(yè)務降級或節(jié)點失效。為提高波及影響分析的全面性，本文分別從兩個層面對網(wǎng)絡進行攻擊，在基于AODV協(xié)議和SMURF協(xié)議2種仿真實驗場景下，使用本文方法、WR模型[9]、FP模型[7]、ML模型[8]對不同攻擊方式下的NS2仿真網(wǎng)絡進行分析，得到節(jié)點失效波及影響結(jié)果，結(jié)果如圖4～圖8所示。

圖4 AODV協(xié)議場景下蓄意攻擊網(wǎng)絡波及影響情況Figure 4 The impact of deliberate attack networks in AODV scenario

圖8 SMURF協(xié)議場景下蓄意攻擊網(wǎng)絡波及影響情況Figure 8 The impact of deliberate attack networks in SMURF scenario

（1）業(yè)務網(wǎng)絡攻擊

由圖5～8可知，實際波及影響等級為“嚴重/S”，只有本文方法與WR模型的定性分析結(jié)果與實際情況一致。在業(yè)務網(wǎng)絡蓄意攻擊場景下，實際網(wǎng)絡節(jié)點全部失效造成網(wǎng)絡癱瘓，故實際波及影響等級為“嚴重/S”，且具有最大波及影響值。同時無論采用何種攻擊方式，本文方法得到的AANET波及影響定量分析結(jié)果和NS2仿真實驗結(jié)果最為相近。原因分析如下。

圖5 AODV協(xié)議場景下隨機攻擊網(wǎng)絡波及影響情況Figure 5 The impact of random attack networks in AODV scenario

1）失效傳播模型各節(jié)點失效概率固定不變，但AANET具有高動態(tài)的特性，各時刻節(jié)點失效概率不同，故模型分析準確性低。

2）負載－容量模型優(yōu)先沿最短路徑傳輸失效流量，但實際AANET傳輸流量時根據(jù)路由規(guī)則不同，擇優(yōu)選擇路徑，故模型分析效果不佳。

3）WR模型優(yōu)先考慮節(jié)點權(quán)值對失效流量進行再分配，欠缺鏈路對實際流量影響方面的考量，造成分析結(jié)果與實際情況有所偏離，分析效果不夠理想。

圖6 AODV協(xié)議場景下蓄意攻擊網(wǎng)絡波及影響情況Figure 6 The impact of deliberate attack networks in AODV scenario

圖7 SMURF協(xié)議場景下隨機攻擊網(wǎng)絡波及影響情況Figure 7 The impact of random attack networks in SMURF scenario

4）本文方法在分析AANET特性的基礎上，建立AANET非對稱依賴網(wǎng)絡模型，在考慮網(wǎng)絡各時刻節(jié)點波及影響概率不同的前提下，對負載－容量模型進行改進，采用鏈路生存性作為選擇分配路徑的依據(jù)，符合網(wǎng)絡實際情況，從而提高網(wǎng)絡波及影響分析的準確性。

（2）實體網(wǎng)絡攻擊

由圖4和圖9～圖11可知，仿真AANET由于蓄意攻擊導致的網(wǎng)絡波及影響等級已達“嚴重/S”，在5個分析方法中，本文方法的分析結(jié)果與實際情況更為接近，表明本文方法具有更好的有效性與準確性，其原因分析如下。

圖9 AODV協(xié)議場景下隨機攻擊網(wǎng)絡波及影響情況Figure 9 The impact of random attack networks in AODV scenario

圖10 SMURF協(xié)議場景下隨機攻擊網(wǎng)絡波及影響情況Figure 10 The impact of random attack networks in SMURF scenario

圖11 SMURF協(xié)議場景下蓄意攻擊網(wǎng)絡波及影響情況Figure 11 The impact of deliberate attack networks in SMURF scenario

1）本文使用NS2網(wǎng)絡仿真平臺模擬AANET，網(wǎng)絡優(yōu)先將失效流量分配至鏈路質(zhì)量優(yōu)的路徑。以運行SMURF路由協(xié)議的網(wǎng)絡為例，該協(xié)議為AANET專有協(xié)議，根據(jù)民用航空飛行器位置信息計算鏈路存在概率，并將此作為路由選擇指標。本文方法采用基于節(jié)點空間位置與鏈路剩余容量的鏈路生存性作為分析方法中失效流量分配路徑的依據(jù)，符合實際情況，因此分析結(jié)果更加準確。

2）在不同場景下，蓄意攻擊對網(wǎng)絡造成的波及影響均大于隨機攻擊。在通常情況下，AANET中的關(guān)鍵節(jié)點是蓄意攻擊方式的首要攻擊對象，而此類節(jié)點通常承擔較大的網(wǎng)絡流量，其失效后會產(chǎn)生令鄰居節(jié)點難以負荷的失效流量，從而對AANET造成更為嚴重的波及影響。

6 結(jié)束語

本文提出一種AANET節(jié)點失效分析方法，通過構(gòu)建AANET非對稱依賴網(wǎng)絡模型和改進流量再分配算法獲取受影響節(jié)點集合，通過計算網(wǎng)絡波及影響值，得到AANET節(jié)點失效導致的波及影響。實驗結(jié)果表明，本文方法能有效地分析AANET的節(jié)點失效對網(wǎng)絡造成的波及影響。

隨著AANET的應用普及和系統(tǒng)復雜性的提高，需要考慮對數(shù)據(jù)通信業(yè)務的重要性和連續(xù)性的影響因素變化情況。為了實現(xiàn)對AANET節(jié)點失效波及影響的分析結(jié)果更為客觀、準確的目標，未來應在建立業(yè)務重要性和業(yè)務連續(xù)性評價指標體系的基礎上，對AANET的節(jié)點失效波及影響分析方法進行改進和完善。