本技术介绍了一种创新的信用机制驱动的动态SSDF攻击防护技术及其系统。该技术通过为网络中的每个用户分配初始信用值,并在预设终止条件满足前不断重复执行以下步骤:对每个用户进行信用评估和动态调整,以有效抵御动态SSDF攻击,保障网络安全。
背景技术
在认知无线电中,虽然协作频谱感知(Cooperative spectrum sensing ,CSS)在感知性能方面有优势,但由于安全性能较低,很容易受到攻击,其中频谱感知数据伪造(Spectrum sensing data falsification, SSDF)攻击是最多和最常见的攻击。这些恶意用户(Malicious user , MU)通过篡改接收到的初始值,并发送假消息给融合中心,从而使融合决策性能下降,系统很容易做出错误的判断。为了解决这一问题,需要更加可靠的CSS方法来最小化攻击者对系统的影响。为了鼓励在次级用户(Secondary user,SU)之间进行正确的感知数据共享,人们使用信任方案来识别CSS中的MU。大部分基于信任方案的研究,其成功的基础是建立在MU总是报告虚假的感知数据这一事实之上的。为了避免对信任方案的检测,MU可以表现出合理的行为,通过提供正确的感知数据,有时通过以间歇性的方式发起SSDF攻击来部分隐藏它们。也就是说,它们可以在报告真实或虚假感知数据的交替过程中保持高可信度。许多研究工作主要集中在基于检测概率的攻击检测上,但很少考虑到攻击的惩罚,忽视了如何对攻击者实施有效的惩罚方案。此外,在动态SSDF攻击中,MU交替提交真实和虚假的感知数据,一般的声望机制不能有效地识别这种攻击,MU可能总是处于可信的状态,而建立良好的声望更新机制应该对车辆行为的变化敏感,能够对其提交的虚假感知报告进行惩罚。
基于以上分析和研究,频谱感知中的动态攻击是一个迫切需要解决的问题。
实现思路