Qué sabemos
El artículo describe el uso de agentes honeypot que generan paquetes Route Request (RREQ) para atraer y capturar atacantes de agujero negro en redes móviles ad hoc (MANET), junto con una técnica de aprendizaje profundo basada en memoria de corto y largo plazo (LSTM). Los autores evalúan el esquema propuesto, denominado HPAS-LSTM, mediante simulaciones en ns-2 y comparan sus resultados con otros métodos de detección de agujero negro en términos de rendimiento, pérdida de paquetes, tasa de entrega de paquetes y retardo total de red.
Límites de la evidencia
Revisión basada únicamente en el resumen depositado en Crossref; no se examinó el texto completo ni se validaron de forma independiente los resultados.
Se analizó: abstract del autor. No se analizaron los resultados del texto completo.
Fuentes y trazabilidad
- Detection of Black Hole Attack Using Honeypot Agent-Based Scheme with Deep Learning Technique on MANET
abstract · 2026-10-11
Revisado: 2026-10-16. La ficha puede actualizarse cuando aparezca nueva evidencia.