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《西安邮电大学》 2019年
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协作频谱感知中的内外合谋攻击防御算法研究

李少平  
【摘要】:5G时代的来临使得频谱资源紧缺情况进一步加剧,认知无线电中的协作频谱感知技术(Cooperative Spectrum Sensing,CSS)被认为是提升频谱资源利用率的最有效方法,然而恶意用户利用其网络信道的开放性可以随时地发起频谱感知数据伪造(Spectrum Sensing Data Falsification Attack,SSDF)攻击,扰乱感知数据融合的判定结果。引入信任评估机制能有效地抵御这种感知威胁,但信任评估机制可能自身存在的脆弱性,又给恶意用户带来了新的攻击机会。论文深入分析了感知用户在CSS活动中所能从事两种角色属性:请求感知用户(Initiating Sensing User,ISU)和协作感知用户(Cooperating Sensing User,CSU)。研究发现:当前信任评估机制存在着CSS活动结束后缺乏审查ISU反馈数据的漏洞,恶意用户可以有组织、有预谋,通过内外合谋地方式实施合谋虚假反馈(Collusive False Feedback,CFF)攻击来获得较高的感知信任值,从而绕过信任评估机制的检测。对此,论文从反馈信任和I-C频率关联分析的角度,提出了CFF攻击的双层防御机制-FeedGuard,主要研究工作及创新点如下:·详细描述了CFF攻击策略和攻击过程,CFF攻击者可以通过内外合谋互助的方式抬高彼此之间的感知信任值。具体来说,某个CFF攻击者以ISU的身份发起CSS活动,并在结束后向数据融合中心发送有利于其合谋者的反馈数据,从而在高感知信任值的掩护下,更有效地实施SSDF攻击,达到扰乱融合中心最终决策的目的。仿真结果表明,相对于传统的恶意用户以自身努力方式,间歇式进行的动态SSDF攻击行为,CFF攻击能快速地批量抬高恶意用户的感知信任值,并在网络中产生了较多的感知信任值误差。·引入了反馈信任值概念和相关计算方法,用于迅速检测请求CSS活动的ISU是否为某个CFF攻击者,构建出第一层的FeedGuard防御机制,从源头上制止低反馈信任值者即将发起的CFF攻击行为。同时,关联分析ISU的历史反馈数据和CSU的历史感知数据,计算其因内外合谋特征表现出的I-C频率,构建出第二层的FeedGuard防御机制,检测隐藏于CSU中的CFF攻击者。根据第二层防御机制检测结果,完善感知信任值的计算方法,使得CFF攻击者难以获得高感知信任值。仿真结果表明,FeedGuard防御机制能有效降低CFF攻击者在网络中产生的感知信任值误差,并抑制其恶意响应次数的产生。·融入FeedGuard防御机制到协作频谱感知的数据融合算法中,分别形成抗CFF攻击的硬判决融合实现对“OR”、“AND”和“Majority”硬判决融合准则的保护,以及抗CFF攻击的软判决融合准则,实现对经典SPRT算法的改进,得到FeedGuard保护的可信序贯概率比检测算法(FSPRT),给出了详细的硬判决保护和软判决保护算法实现的流程。仿真结果表明,FeedGuard防御机制不仅能抑制CFF攻击对于“OR”、“AND”和“Majority”硬判决融合准则的攻击成功率,还能有效提升SPRT软判决融合算法在面临CFF攻击时的感知性能。
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