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Enregistrement W2169833134 · doi:10.1109/jproc.2012.2208211

A Survey of Security Challenges in Cognitive Radio Networks: Solutions and Future Research Directions

2012· article· en· W2169833134 sur OpenAlexaff
Alireza Attar, Helen Tang, Athanasios V. Vasilakos, F. Richard Yu, Victor C. M. Leung

Notice bibliographique

RevueProceedings of the IEEE · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueCognitive Radio Networks and Spectrum Sensing
Établissements canadiensCarleton UniversityDefence Research and Development CanadaUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCognitive radioComputer securityComputer scienceField (mathematics)CognitionTelecommunicationsWireless

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this survey, we present a comprehensive list of major known security threats within a cognitive radio network (CRN) framework. We classify attack techniques based on the type of attacker, namely exogenous (external) attackers, intruding malicious nodes and greedy cognitive radios (CRs). We further discuss threats related to infrastructure-based CRNs as well as infrastructure-less networks. Besides the short-term effects of attacks over CRN performance, we also discuss the often ignored longer term behavioral changes that are enforced by such attacks via the learning capability of CRN. After elaborating on various attack strategies, we discuss potential solutions to combat those attacks. An overview of robust CR communications is also presented. We finally elaborate on future research directions pertinent to CRN security. We hope this survey paper can provide the insight and the roadmap for future research efforts in the emerging field of CRN security.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,017

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0030,004
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0050,008
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0030,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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.

Tête enseignante Opus0,102
Tête enseignante GPT0,314
Écart entre enseignants0,212 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations276
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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