抗SSDF攻击的一致性协作频谱感知方案

在分布式认知无线电网络中,一般很难找到合适的融合中心能够收集所有协作用户的感知信息,而且协作过程极可能遭到篡改感知数据(Spectrum Sensing Data Falsification,SSDF)攻击.鉴于此,该文提出了一种改进的一致性协作频谱感知方案.利用Metropolis迭代规则,各次用户仅依靠邻接点之间的局部信息交互即可实现感知协作,且无需网络的任何先验知识.为了抵抗潜在的三种SSDF攻击,该方案中引入了相应的抗攻击策略,使合法次用户能及时检测并拒绝恶意用户接入网络.仿真结果表明,改进方案能保证绝大多数合法次用户最终趋于状态一致,并分别做出正确决策;与现有的一致性方案相比,该方案能使协作感知在各种攻击场景中的稳健性明显增强.

抗SSDF攻击的EWSPRT协作频谱感知方案

比较了认知无线电网络中几种典型的协作感知方案在篡改感知数据(SSDF)攻击条件下的感知性能,并提出了一种增强型加权序贯检测(EWSPRT)协作方案。在该方案中,各次用户首先通过能量检测得到2 bit本地决策,然后收集其它协作用户的感知结果进行决策融合和最终判决,并依据历史观测信息动态更新各协作用户的融合权重;利用改进的信任度更新算法能使恶意用户的融合权重更快地降低,从而有效地减少SSDF攻击对协作过程的影响。Monte-Carlo仿真结果表明,与传统方案相比,EWSPRT方案能够更有效地抵抗SSDF攻击。

协作频谱感知中基于累积可疑度水平的抗SSDF攻击策略

信息融合式协作频谱感知(Cooperative Spectrum Sensing,CSS)极易受到篡改感知数据(Spectrum SensingData Falsification,SSDF)攻击的威胁。针对此问题,提出了一种基于累积可疑度水平(Accumulated Suspicious Level,ASL)的抗攻击策略。在该策略中,利用了数据挖掘的思想,信息融合中心不需要任何关于恶意用户攻击策略的先验信息,仅通过各次用户历史决策之间的Hamming距离来计算其可疑度,并通过多个感知周期的信息累积得到每个次用户的ASL。当某些用户的ASL连续出现超过某一特定门限时,融合中心即将它判定为恶意用户并将其从融合过程中剔除,从而达到抵抗SSDF攻击的目的。仿真结果表明,该抵抗策略能够有效检测并剔除各种类型的SSDF攻击,对于一般算法无法检测的智能型攻击也具有较好的抵抗效果,并可改善不同形式SSDF攻击场景下的协作频谱感知性能。

认知无线电网络中频谱感知安全的研究进展

频谱感知是认知无线电网络中的核心功能,它的引入可使次用户在不干扰主用户的前提下实现对授权频段的伺机接入,然而,同时也给网络带来了许多安全方面的新隐患。该文对频谱感知安全的最新研究进展进行了综述,针对物理层的伪装主用户攻击,分析了两种主流解决思路的可行性。针对链路层的篡改感知数据攻击,分别在信息融合式和分布式两种不同的感知场景下,归纳并比较了几种典型抗攻击策略的优劣。在此基础上,明确了下一步的主要研究方向。

协作频谱感知中的可信双门限硬判决融合算法

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。

合作频谱感知安全技术研究

频谱感知是认知无线电实现动态频谱接入的前提和关键技术。由于阴影效应和多径衰落等因素,单个认知用户的频谱感知的结果可能不可靠,因此通过多个认知用户检测结果的融合来提高频谱感知的性能,即合作频谱感知。目前,合作频谱感知存在两类安全威胁:主用户假冒攻击(IE,Incumbent Emulation)和频谱感知数据篡改攻击(SSDF,Spectrum Sensing Data Falsification)。由于这两种攻击的存在,将会大大降低频谱感知的性能,减少认知用户接入空闲授权频段的机会。因此,有必要对这两类攻击开展相关的防御技术研究。