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Enregistrement W4251214334 · doi:10.1002/wcm.878

Constructing secured cognitive wireless networks: experiences and challenges

2009· article· en· W4251214334 sur OpenAlexaff
Xueying Zhang, Cheng Li

Notice bibliographique

RevueWireless Communications and Mobile Computing · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueCognitive Radio Networks and Spectrum Sensing
Établissements canadiensMemorial University of Newfoundland
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCognitive radioComputer scienceCognitive networkComputer networkWireless networkQuality of serviceWirelessComputer securityProvisioningApplication layerPhysical layerTelecommunications

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Recent development in wireless communications has lead to the problem of growing spectrum shortage. Cognitive radio, as a novel technology, has been proposed in recent years to solve this problem by dynamically accessing the spectrum so as to enhance the spectrum utilization. Security in cognitive radio networks has become a challenging issue because there are more chances open to attackers by cognitive radio technology, compared to those from conventional wireless networks. These weaknesses and vulnerable aspects, introduced by the nature of cognitive radio, may cause serious impact on the security and quality of service (QoS) provisioning for the entire network. Unfortunately, at present, there is no specific secure protocol designed for cognitive radio networks. Therefore, in this paper, we conduct a high‐level survey to review and reflect the state‐of‐the‐art work on the security issues in cognitive networks. We focus on analyzing the security system at the macroscopic level, where both protection and detection are considered to be the most essential parts to ensure security in the whole network. Furthermore, we investigate special characteristics of cognitive networks at different protocol layers, including physical layer, link layer, network layer, transport layer and application layer. We recognize both the challenges and experiences, and focus on constructing the secured cognitive wireless networks. Copyright © 2009 John Wiley & Sons, Ltd.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,972
Score d'incertitude au seuil0,936

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,025
Tête enseignante GPT0,266
Écart entre enseignants0,241 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations6
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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