Abstract-Den distribuerade karaktären av CSMA/CA-baserade trådlösa protokoll, till exempel IEEE 802.11 distribuerade samordnade funktion (DCF), gör det möjligt skadliga noder att avsiktligt manipulera sina backoff parametrar och därmed orättvist få en stor del av nätverkets dataflöde. I detta papper, vi först utforma en realtid backoff felbeteende detektor, kallas rättvis aktie detektor (FS detektor), som utnyttjar den icke-parametriska kumulativa summan (CUSUM) test för att snabbt hitta en självisk skadlig nod utan någon föregående kunskap om statistiken över den själviska missuppfostran. Medan de flesta av de befintliga systemen för självisk missuppfostran upptäckt beror på heuristiska parameterkonfiguration och experimentell prestandautvärdering, utvecklar vi en Markov kedjebaserad analytisk modell för att systematiskt studera FS-detektorns prestanda i realtid backoff felbeteende detektion. Baserat på den analytiska modellen kan vi kvantitativt beräkna systemkonfigurationsparametrarna för garanterad prestanda i form av genomsnittlig falsk positiv frekvens, genomsnittlig detektionsfördröjning och avbruten detektionskvot under en detektionsfördröjningsrestriktion. Vi presenterar noggranna simuleringsresultat för att bekräfta exaktheten i vår teoretiska analys samt visa prestandan hos den utvecklade FS-detektorn.
Tang och al. REF använde det icke-parametriska CUSUM-testet för att hitta abrupta förändringar i en process utan någon statistisk förhandskunskap och upptäckte problemet med felbeteende i realtid i IEEE 802.11 baserade trådlösa nätverk.
Real-Time Misbehavior Detection in IEEE 802.11-Based Wireless Networks: An Analytical Approach
{'venue': 'IEEE Transactions on Mobile Computing', 'journal': 'IEEE Transactions on Mobile Computing', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}