数据融合硬判决算法有效提高了协作频谱感知的精确性。然而,传统硬判决融合算法不加筛选的接收感知数据,且采取单门限判决机制,为恶意用户提供了可乘之机。为了防御恶意用户实施的频谱感知数据篡改攻击,本文提出一种基于声誉的可信双门...数据融合硬判决算法有效提高了协作频谱感知的精确性。然而,传统硬判决融合算法不加筛选的接收感知数据,且采取单门限判决机制,为恶意用户提供了可乘之机。为了防御恶意用户实施的频谱感知数据篡改攻击,本文提出一种基于声誉的可信双门限硬判决融合算法RHDF(Reputation-based Hard Decision Fusion Algorithm),只有可信认知用户的感知报告才会被融合中心接收;同时,引入优先取半的双门限判决融合思想,提高了融合判决的效率和性能,从而有效规避了恶意用户的影响。仿真结果表明,与传统硬判决融合算法相比,RHDF算法能更有效地防御频谱感知数据篡改攻击,保证更好的协作频谱感知性能。展开更多
协作频谱感知可以提高频谱感知的可靠性,但其融合机制使得其易受频谱感知数据篡改(spectrum sensing data falsification,SSDF)攻击影响。为深入了解SSDF攻击防御算法的发展现状及趋势,总结了SSDF攻击典型的分布式防御策略,并对相应分...协作频谱感知可以提高频谱感知的可靠性,但其融合机制使得其易受频谱感知数据篡改(spectrum sensing data falsification,SSDF)攻击影响。为深入了解SSDF攻击防御算法的发展现状及趋势,总结了SSDF攻击典型的分布式防御策略,并对相应分布式防御算法进行了比较。最后依据目前相关研究中所发现的问题,对SSDF攻击分布式防御策略未来的研究方向进行了展望。展开更多
协作频谱感知可以提高频谱感知的可靠性,但易遭到篡改感知数据(Spectrum Sensing Data Falsification,SSDF)攻击。该文利用SSDF攻击特征,判断邻居节点发送值是否是恶意状态值,并提出一种加权分布式协作频谱感知算法。该算法根据状态值...协作频谱感知可以提高频谱感知的可靠性,但易遭到篡改感知数据(Spectrum Sensing Data Falsification,SSDF)攻击。该文利用SSDF攻击特征,判断邻居节点发送值是否是恶意状态值,并提出一种加权分布式协作频谱感知算法。该算法根据状态值在本地节点网络中的偏离程度,设定其融合权值。仿真结果表明,所提算法在节点收敛率和鲁棒性两方面,比基于梯度的协作频谱感知算法和基于最大差值的协作频谱感知算法都有所提升,检测性能也因此显著提高。展开更多
针对协作频谱感知中,频谱感知数据篡改(spectrum sensing data falsification,SSDF)攻击导致的感知性能恶化问题,在次级用户中恶意用户占比小于一半的情况下,提出一种基于复合熵和证据理论的抗SSDF攻击协作频谱感知方法。首先,次级用户...针对协作频谱感知中,频谱感知数据篡改(spectrum sensing data falsification,SSDF)攻击导致的感知性能恶化问题,在次级用户中恶意用户占比小于一半的情况下,提出一种基于复合熵和证据理论的抗SSDF攻击协作频谱感知方法。首先,次级用户根据本地感知统计量计算基本概率分配(basic probability assignment,BPA)信息。然后,融合中心根据BPA计算距离值并进行熵处理得到复合熵,再以复合熵为权重对BPA信息进行调整,降低恶意用户的权重。最后,针对证据理论中Dempster融合公式的弊端,采用加权求和法代替传统的融合公式。仿真结果表明,和已有方法相比,在不同类型的SSDF攻击下,所提算法具有较好的感知性能。展开更多
文摘数据融合硬判决算法有效提高了协作频谱感知的精确性。然而,传统硬判决融合算法不加筛选的接收感知数据,且采取单门限判决机制,为恶意用户提供了可乘之机。为了防御恶意用户实施的频谱感知数据篡改攻击,本文提出一种基于声誉的可信双门限硬判决融合算法RHDF(Reputation-based Hard Decision Fusion Algorithm),只有可信认知用户的感知报告才会被融合中心接收;同时,引入优先取半的双门限判决融合思想,提高了融合判决的效率和性能,从而有效规避了恶意用户的影响。仿真结果表明,与传统硬判决融合算法相比,RHDF算法能更有效地防御频谱感知数据篡改攻击,保证更好的协作频谱感知性能。
文摘协作频谱感知可以提高频谱感知的可靠性,但其融合机制使得其易受频谱感知数据篡改(spectrum sensing data falsification,SSDF)攻击影响。为深入了解SSDF攻击防御算法的发展现状及趋势,总结了SSDF攻击典型的分布式防御策略,并对相应分布式防御算法进行了比较。最后依据目前相关研究中所发现的问题,对SSDF攻击分布式防御策略未来的研究方向进行了展望。
文摘协作频谱感知可以提高频谱感知的可靠性,但易遭到篡改感知数据(Spectrum Sensing Data Falsification,SSDF)攻击。该文利用SSDF攻击特征,判断邻居节点发送值是否是恶意状态值,并提出一种加权分布式协作频谱感知算法。该算法根据状态值在本地节点网络中的偏离程度,设定其融合权值。仿真结果表明,所提算法在节点收敛率和鲁棒性两方面,比基于梯度的协作频谱感知算法和基于最大差值的协作频谱感知算法都有所提升,检测性能也因此显著提高。
文摘针对协作频谱感知中,频谱感知数据篡改(spectrum sensing data falsification,SSDF)攻击导致的感知性能恶化问题,在次级用户中恶意用户占比小于一半的情况下,提出一种基于复合熵和证据理论的抗SSDF攻击协作频谱感知方法。首先,次级用户根据本地感知统计量计算基本概率分配(basic probability assignment,BPA)信息。然后,融合中心根据BPA计算距离值并进行熵处理得到复合熵,再以复合熵为权重对BPA信息进行调整,降低恶意用户的权重。最后,针对证据理论中Dempster融合公式的弊端,采用加权求和法代替传统的融合公式。仿真结果表明,和已有方法相比,在不同类型的SSDF攻击下,所提算法具有较好的感知性能。
