Bài báo này đề xuất một Framework định tuyến an toàn và có khả năng mở rộng dựa trên học sâu tăng cường đa tác tử (MADRL) kết hợp blockchain và cơ chế trust cho các mạng MANET tích hợp IoT trong môi trường đối kháng. Framework đề xuất tích hợp cơ chế quản lý trust dựa trên Blockchain phân cấp với mô hình MADRL sử dụng Double Deep Q-Network (DDQN) phân tán nhằm hỗ trợ các quyết định định tuyến thích nghi và nhận thức bảo mật. Một cơ chế điều chỉnh phần thưởng dựa trên trust được xây dựng, trong đó các giá trị trust thu được từ Blockchain ảnh hưởng động đến quá trình học thông qua cơ chế smart contract. Bên cạnh đó, kiến trúc blockchain phân cấp lightweight được thiết kế nhằm giảm overhead đồng bộ trong khi vẫn duy trì tính nhất quán trust phân tán trong môi trường MANET động. Các mô phỏng được thực hiện với kịch bản MANET gồm 50–500 node di động dưới các cuộc tấn công blackhole, Sybil và jamming. Kết quả thực nghiệm cho thấy framework đề xuất cải thiện tỷ lệ truyền gói thành công (PDR) khoảng 10–15%, tăng độ chính xác phát hiện node độc hại tới 20%, và giảm độ trễ đầu-cuối khoảng 10–18% so với các phương pháp định tuyến truyền thống. Kết quả xác nhận rằng framework đề xuất đạt được sự cân bằng hiệu quả giữa tính bảo mật, độ tin cậy và khả năng mở rộng cho các hệ thống MANET tích hợp IoT thế hệ tiếp theo.