Abstract-Den altruistiska användarbeteende och isolering av skadliga användare är grundläggande krav för korrekt drift av alla kooperativa nätverk. Den utbredda användningen av nya kommunikationstekniker som förbättrar den kooperativa prestandan (t.ex. nätkodning) hindrar emellertid tillämpningen av traditionella system för att upptäcka skadliga användare, som huvudsakligen bygger på att paket hörs. I detta dokument inför vi en samarbetsram för icke-parametrisk statistik, nämligen COPS, för att minska användarnas missuppfattningar i nätkodningsscenarier. Med tanke på att motståndares beteende inte kan karakteriseras av vissa sannolikhetsfördelningar, utnyttjar det föreslagna systemet två välkända icke-parametriska statistiska metoder, dvs Kruskal-Wallis analys och Conover-Iman flera jämförelser, för att upptäcka respektive identifiera skadliga användare i nätverket. Det är värt att notera att COPS-ramverket inte kräver övervakning av den trådlösa kanalen och ytterligare omkostnader, eftersom dess funktion bygger på bearbetningen av de befintliga kontrollpaketen. Vi bedömer resultatet av det föreslagna systemet i olika scenarier, visar att COPS kan effektivt hantera attacker i nätverket, även när skadliga användare antar en smart probabilistic missuppfostran.
Det är värt att notera att författarna i REF föreslog att man skulle använda ett icke-parametriskt statistiskt ramverk (COPS) för att minska beteendet vid nätkodning.
COPS: Cooperative Statistical Misbehavior Mitigation in Network-Coding-Aided Wireless Networks
{'venue': 'IEEE Transactions on Industrial Informatics', 'journal': 'IEEE Transactions on Industrial Informatics', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}