Cognitive Wireless Sensor Network (CWSN) är ett nytt paradigm som integrerar kognitiva funktioner i traditionella trådlösa Sensor Networks (WSN) för att lindra viktiga problem som spektrumanvändning. Säkerhet i kognitiva trådlösa sensornätverk är ett viktigt problem eftersom dessa typer av nätverk hanterar kritiska applikationer och data. Dessutom gör WSN:s särskilda begränsningar problemet ännu mer kritiskt. Effektiva lösningar har dock ännu inte genomförts. Bland de specifika attacker som härrör från nya kognitiva funktioner, är den mest studerade primäranvändaremulering (PUE) attacken. I detta dokument diskuteras ett nytt tillvägagångssätt, baserat på anomali beteendedetektion och samarbete, för att upptäcka PUE attack i CWSN scenarier. En icke-parametrisk CUSUM-algoritm, lämplig för lågresursnätverk som CWSN, har använts i detta arbete. Algoritmen har testats med hjälp av en kognitiv simulator som ger viktiga resultat inom detta område. Resultatet visar till exempel att antalet samarbetsnoder är den viktigaste parametern för att förbättra PUE-attackens detektionshastighet. Om 20% av noderna samarbetar når PUE-detektionen 98% med mindre än 1% av falska positiva.
Författarna till REF föreslår att analysera avvikande beteende (såsom förändringar i överförd kraft och / eller bandbredd) och använda samarbete mellan SUs för att upptäcka PUE attacker i CWSN scenarier.
PUE Attack Detection in CWSN Using Collaboration and Learning Behavior
{'venue': None, 'journal': 'International Journal of Distributed Sensor Networks', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}