Sau quá trình tìm hiểu phương thức tấn lông lỗ đen và các giải pháp đã được công bố, tôi đã xác định đặc điểm hạn chế trong AODV khi các nút nhận các bản tin trả lời. Nút nhận bản tin RREP sẽ kiểm tra giá trị số tuần tự đích của gói tin nó nhận được. Nút này sẽ chấp nhận bản tin RREP nếu nó có số tuần tự cao hơn số tuần tự trong bảng định tuyến của nó. Do vậy, bản tin trả lời của nút lỗ đen với số tuần tự cao sẽ được chấp nhận và nút bị hại sẽ gửi dữ liệu cho nút lỗ đen đó mà không có phương thức phòng vệ nào.
67
tuần tự của bản tin trả lời một nút nhận được với một giá trị ngưỡng. Giá trị ngưỡng này sẽ được khởi tạo là giá trị số tuần tự lớn nhất trong bảng định tuyến của nút đó. Sau đó, mỗi khi nhận được bản tin RREP có số tuần tự lớn hơn giá trị ngưỡng hiện thời, giá trị ngưỡng sẽ được cập nhật bằng giá trị RREP vừa nhận được. Khi một nút nhận được bản tin RREP có số tuần tự đích lớn hơn giá trị ngưỡng, bản tin đó sẽ bị hủy và địa chỉ của nút gửi bản tin đó sẽ được đưa vào một danh sách đen của nút đó. Bất cứ bản tin RREP nào được gửi từ một nút trong danh sách đen sẽ không được chấp nhận.
68
Bằng phương pháp này, các nút đen với số tuần tự đích cao sẽ bị cô lập và hạn chế tác động của chúng tới mạng cảm biến. Việc thực hiện cải tiến giao thức này cũng tiêu tốn ít tài nguyên mạng khi chỉ đưa thêm vào một danh sách đen để kiểm tra và không phát sinh gói tin mới.
Giải pháp đưa ra có chung ý tưởng xác định nút độc từ đặc điểm số tuần tự đích cao của chúng như ở tài liệu [8], [11]. Hai giải pháp này có hiệu suất cao và khá toàn diện, tuy nhiên lại khó ứng dụng trong mạng cảm biến. Bên cạnh đó, giải pháp tôi đưa ra vẫn có thể chống lại phương thức tấn công lỗ đen thực hiện với số tuần tự đích cao nhưng lại phù hợp với mạng ad-hoc với đặc điểm tài nguyên hạn chế.