Kognitiva trådlösa sensornätverk (CWSN) är ett nytt paradigm som integrerar kognitiva funktioner i traditionella trådlösa sensornätverk (WSN) för att mildra viktiga problem som spektrumanvändning. Säkerhet i kognitiva trådlösa sensornätverk är ett viktigt problem eftersom dessa typer av nätverk hanterar kritiska applikationer och data. De specifika begränsningarna i WSN gör problemet ännu mer kritiskt, och effektiva lösningar har ännu inte genomförts. Primärt användaremulering (PUE) attack är den mest studerade specifika attack som härrör från nya kognitiva funktioner. Detta arbete diskuterar ett nytt tillvägagångssätt, baserat på anomali beteendedetektion och samarbete, för att upptäcka den primära användaren emulation attack i CWSN scenarier. Två icke-parametriska algoritmer, lämpliga för nätverk med låga resurser som CWSNs, har använts i detta arbete: den kumulativa summan och dataklusteralgoritmer. Jämförelsen bygger på vissa egenskaper som detektionsfördröjning, inlärningstid, skalbarhet, resurser och scenarioberoende. Algoritmerna har testats med hjälp av en kognitiv simulator som ger viktiga resultat inom detta område. Båda algoritmerna har visat sig vara giltiga för att upptäcka PUE-attacker och uppnå en detekteringsfrekvens på 99 % och mindre än 1 % av falska positiva genom samarbete.
Författaren i REF föreslog ett tillvägagångssätt baserat på anomali beteendedetektion och samarbetade för att upptäcka PEAA i kognitiva trådlösa sensornätverk (CWSN).
PUE attack detection in CWSNs using anomaly detection techniques
{'venue': None, 'journal': 'EURASIP Journal on Wireless Communications and Networking', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}