Abstract-This paper tar upp problemet med signaldetektering i distribuerade nätverk i närvaro av data förfalskning (bysantinska) attacker. Detection metoder som beaktas i tidningen är baserade på fullt distribuerade konsensus algoritmer, där alla noder utbyter information endast med sina grannar i avsaknad av ett fusionscenter. För sådana nätverk karakteriserar vi först den negativa effekten av bysantiner på steady state och övergående detektionsprestanda hos konventionella konsensusbaserade detektionsalgoritmer. För att undvika försämring av prestanda föreslår vi en distribuerad genomsnittlig konsensusalgoritm som är robust mot bysantinska attacker. Vi visar att enligt rimliga antaganden kan den globala teststatistiken för detektion beräknas lokalt vid varje nod med hjälp av vår föreslagna konsensusalgoritm. Vi utnyttjar den statistiska fördelningen av nodernas data för att ta fram tekniker för att minska påverkan av data som förfalskar bysantiner på det distribuerade detektionssystemet. Eftersom vissa parametrar i den statistiska fördelningen av nodernas data kanske inte är kända a priori föreslår vi inlärningsbaserade tekniker för att möjliggöra en adaptiv design av lokala fusions- eller uppdateringsregler. Numeriska resultat presenteras för illustration.
Kailkhura m.fl. föreslog en robust distribuerad viktad genomsnittlig konsensus algoritm och utformade en inlärningsteknik för att uppskatta vikterna i noderna REF.
Data Falsification Attacks on Consensus-Based Detection Systems
{'venue': 'IEEE Transactions on Signal and Information Processing over Networks', 'journal': 'IEEE Transactions on Signal and Information Processing over Networks', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}