SIOPA-DLMUC: A Self-Improved Orca Predation Algorithm with Deep Learning for Enhancing 5G Enabled Cognitive Radio Network Security
Notice bibliographique
Résumé
Cognitive Radio Networks (CRN) are pivotal in the 5G era, ensuring efficient spectrum usage for data-intensive applications while their cognitive abilities adapt to the environment, reducing interference and enhancing connectivity.However, amidst the promise of these advancements lies a critical challenge -the detection of malicious users (MUs) within CRNs.A dynamic and cooperative nature of CRNs, where unlicensed secondary consumers share spectrum with licensed primary consumers that opens door to potential vulnerabilities.Detecting and mitigating presence of MUs are vital for maintaining the reliability of network and preventing illegal spectrum access.To address these security challenges and enhance accuracy of decision-making within CRNs, this study introduces Self-improved Orca Predation Algorithm with Deep Learning Driven Malicious User Detection (SIOPA-DLMUC).This novel technique focuses on robust detection and classification of MUs.It operates in two distinct stages: in the first stage, the long short-term memory (LSTM) algorithm is employed for automated MU detection.LSTM, known for its ability to analyze temporal behavior and communication patterns of users within CRNs, plays a critical role in identifying deviations from normal behavior, thus improving the accuracy of MU detection.In the second stage, the SIOPA-based hyperparameter tuning process optimizes LSTM parameters to enhance detection performance further.To validate the effectiveness of the SIOPA-DLMUC algorithm, extensive testing has been performed on a diverse dataset, including four distinct types of attacks: Byzantine attacks, Jamming Attacks, Spectrum Sensing Data Falsification (SSDF) attacks, and Primary User Emulation (PUE) attacks along normal samples.The results consistently demonstrate superior performance of SIOPA-DLMUC algorithm when compared to other deep learning models, showcasing its potential to bolster security and reliability in CRNs operating within the 5G landscape.With its capacity to adapt to a wide range of threats and provide robust security, the SIOPA-DLMUC algorithm represents a promising solution for ensuring the integrity of 5G-assisted Cognitive Radio Networks.The proposed model achieves an impressive accuracy of 93.93% demonstrate an exceptional performance surpassing the traditional models.
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 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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».