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Enregistrement W4252736004 · doi:10.4018/978-1-4666-9840-6.ch061

Towards Security Issues and Solutions in Cognitive Radio Networks

2016· book-chapter· en· W4252736004 sur OpenAlexaff
Saed Alrabaee, Mahmoud Khasawneh, Anjali Agarwal

Notice bibliographique

RevueBig Data · 2016
Typebook-chapter
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueCognitive Radio Networks and Spectrum Sensing
Établissements canadiensConcordia University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCognitive radioComputer scienceFlexibility (engineering)Computer securityWirelessCognitive networkWireless networkRadio spectrumComputer networkTelecommunications

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cognitive radio technology is the vision of pervasive wireless communications that improves the spectrum utilization and offers many social and individual benefits. The objective of the cognitive radio network technology is to use the unutilized spectrum by primary users and fulfill the secondary users' demands irrespective of time and location (any time and any place). Due to their flexibility, the Cognitive Radio Networks (CRNs) are vulnerable to numerous threats and security problems that will affect the performance of the network. Little attention has been given to security aspects in cognitive radio networks. In this chapter, the authors discuss the security issues in cognitive radio networks, and then they present an intensive list of the main known security threats in CRN at various layers and the adverse effects on performance due to such threats, and the current existing paradigms to mitigate such issues and threats. Finally, the authors highlight proposed directions in order to make CRN more authenticated, reliable, and secure.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,022

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,003
Communication savante0,0040,007
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0030,006
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,003

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 Opus0,093
Tête enseignante GPT0,287
Écart entre enseignants0,194 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations0
Publié2016
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Résumé présentoui

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