Combating channel eviction triggering denial‐of‐service attacks in cognitive radio networks
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT We focus on a specific class of denial‐of‐service (DoS) attacks that is executed through Channel Eviction Triggering (CET), whereby adversary nodes unduly invoke mechanisms inherent in a cognitive radio (CR) network (CRN) operation to protect the licensed users and thus disrupt secondary access to the otherwise idle licensed bands. Skewing the spectrum sensing decision of CRN through sensing misreports is a manifestation of CET attacks. Whereas most studies in the literature focus on making the cooperative sensing more robust against such sensing misreports, we tackle the problem from the novel perspective of incentive alleviation. We distinguish two classes of such DoS attacks, which we refer to as CET and CET‐jamming attacks. In the former case, the incentive of adversary CRs is to remove the competition of truthful CRs in accessing the licensed spectral ranges. The latter class of DoS attack deals with scenarios in which the adversary nodes are mainly interested in denying the chances of communication of CRN over primary bands and as such their incentive cannot be modelled by the same utility maximisation model as truthful CRs. We propose a solution for each class of attacks, and our numerical results verify the effectiveness of the proposed CET defence scheme in both cases. Copyright © 2012 John Wiley & Sons, Ltd.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».