基于码元上升沿特征提取的PUE攻击检测研究

为了有效解决PUE攻击检测问题,提出了一种基于码元上升沿特征提取的PUE攻击检测方法。在论证码元上升沿特征可以作为细微特征提取的基础上,结合统计分析,定义特征加权差,放大不同辐射源的特征差异,并以此构建新的PUE攻击检测方法。该方法运算简单有效,满足认知无线网的实时快速检测要求。仿真实验表明该方法具有较好的可靠性和稳定性。

基于分形加权维数的PUE攻击用户检测方法

针对主用户仿冒(PUE)攻击用户非法占用主用户信道而导致认知用户的可用频谱资源降低的问题,以辐射源的指纹特征为基础,定义分形加权维数,刻画通信信号码元包络的脉内起伏特征,提出了一种新的基于辐射源特征提取的PUE攻击检测方法。理论分析和实验结果表明,提出的检测方法能够有效地区分主用户和PUE攻击用户,并在信息安全领域发挥重要作用。

基于频谱包络特征提取的PUE攻击检测研究

提出一种基于频谱包络特征提取的PUE(Primary User Emulation)攻击检测方法。在论证频谱包络起伏特征可以作为指纹特征提取的基础上,结合曲线拟合,选取特征参数,构建能够明显反映频谱包络起伏特征的向量,通过FCM聚类区分主用户和PUE攻击用户。仿真实验表明,该方法能够有效区分主用户和PUE攻击用户,具有较好的可行性和可靠性。

基于双谱LLE降维的PUE攻击检测

针对认知无线电中的主用户仿冒攻击检测问题,给出了基于矩形积分双谱的局部线性嵌入降维算法,用于识别主用户(PU)和仿冒用户(SU)。选择矩形积分双谱作为识别特征参数,利用局部线性嵌入算法(LLE)进行特征数据约简,通过基于核函数的支持矢量机(SVM)进行个体识别。实验结果表明,该方法具有较高的识别率,并能够较好解决PUE攻击检测问题。

PUE攻击影响分析及防御策略研究

认知无线电进行协作频谱检测时,主用户仿真PUE攻击是认知节点最容易受到的攻击之一。恶意或自私用户通过获取主用户相关特征,仿冒主用户,干扰电磁波环境,破坏认知节点的检测数据,将会直接影响认知技术的检测性能,严重威胁着认知网络安全。所以如何正确地评价PUE攻击,并进行安全防御是认知无线电安全合作的一个基本前提。

Ad hoc认知无线网络的主用户感知定位方案

为了对频谱资源进行合理的运用,在认知无线Ad hoc网络中,各次用户必须准确地对主用户信号进行感知,以防止恶意攻击者发起的模仿授权用户攻击。本文基于对信号的波达方向(DOA)估计,提出了一种存在系统误差下对主用户的感知定位算法,仿真证明,该方案能准确地对主用户信号进行定位;当信道环境恶劣、信噪比较低时,本文通过引入环境系数,提出了一种灵活性较好的协作加权检测策略。该策略中每个次用户都可以做出对主用户信号的最终判决,解决了以往协作感知方案中由于权力过分集中而引起的潜在安全性问题。