Secure cooperative multi-channel spectrum sensing in cognitive radio networks
Notice bibliographique
Résumé
In this paper, two new counterattacks are proposed to combat Byzantine attacks comprising coalition head and cognitive radio as attackers which target to reduce the number of available channels for sensing in distributed multi-channel cooperative spectrum sensing. In the proposed counterattack for coalition head attack, by using statistical properties of the exchanged SNRs in coalitions, the probability of attack is derived and a new selection formula for coalition head is proposed. In the second proposed counterattack for multi-channel Byzantine attack, the probability of available channel detection (the counterpart of false alarm probability) in the presence of Byzantine attackers is first formulated. Since in practice the coalition heads have no information of the presence of Byzantine attacks, predicting such information is a very challenging issue when the attack takes place. Then, the probability of each cognitive radio changing its local decisions and become Byzantine attacker, called probability of attack, is derived. By applying such probability in the probability of available channel detection, an iterative algorithm is proposed. Based on the actions of the cognitive radios, after each round of the algorithm, the probability of attack is updated. If Byzantine attackers continue attacking the system, their contribution to their associated coalitions decreases and they will be blocked out of coalitions. Simulation results show that the proposed counterattacks can remarkably eliminate Byzantine attackers in the cognitive radio network.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».