Các mạng tùy biến di động (MANET) hoạt động trong môi trường thù địch dễ bị ảnh
hưởng bởi các cuộc tấn công phối hợp lên kênh vô tuyến, định tuyến, độ tin cậy và cấu trúc
topology. Bài báo đề xuất một framework GNN–DRL đối kháng ba tầng, tích hợp sinh đồ
thị tấn công thích nghi, khôi phục topology dựa trên độ tin cậy, mã hóa đồ thị cục bộ–toàn
cục phân cấp và học tăng cường self-play để đồng thời lựa chọn tuyến, nút chuyển tiếp,
kênh và công suất phát. Tác nhân tấn công mô hình hóa gây nhiễu, xóa cạnh, thêm cạnh
giả, thêm nút giả, thao túng độ tin cậy và đầu độc định tuyến dưới ràng buộc ngân sách
tấn công. Tác nhân phòng thủ tái xây dựng cấu trúc đồ thị tin cậy trước khi thực hiện điều
khiển truyền thông phân cấp. Kết quả đánh giá trên năm seed độc lập cho thấy framework
đề xuất đạt reward phòng thủ 752.45 và giảm tỷ lệ tấn công thành công xuống 0.143. Với
ngân sách tấn công 30%, phương pháp duy trì PDR 0.675, độ chính xác khôi phục 0.751,
chỉ số độ bền truyền thông 0.662, đồng thời giới hạn độ trễ trung bình ở 155.36 ms. Tại tốc
độ 20 m/s, độ kết nối chuẩn hóa và độ ổn định tuyến lần lượt đạt 0.604 và 0.595. Kết quả
cho thấy phương pháp cải thiện rõ rệt khả năng khôi phục topology, chống tấn công và duy
trì truyền thông ổn định trong MANET thù địch.