肖潔,陳躍斌,陳楚天,鄭婷,錢繼武
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基于信任度的可變門限能量檢測算法
肖潔,陳躍斌,陳楚天,鄭婷,錢繼武
(云南民族大學電氣信息工程學院,云南 昆明 650500)
針對隨機的概率式頻譜感知數(shù)據(jù)篡改(spectrum sensing data falsification,SSDF)攻擊,提出基于信任度的可變門限能量檢測算法。首先比較實際融合值與融合中心上、下邊界值的關(guān)系,更新可變門限,且通過系統(tǒng)給定的虛警概率和漏檢概率確定上、下邊界值;其次采用基于正確感知次數(shù)和總感知次數(shù)比值確定信任值的軟融合方法。仿真結(jié)果表明,與傳統(tǒng)固定門限相比,算法抵御攻擊的同時不僅能夠降低虛警概率和漏檢概率,同時可以提高系統(tǒng)檢測概率。
認知無線電;能量檢測;概率式SSDF攻擊;可變門限
為了解決頻譜資源緊缺問題,認知無線電(cognitive radio,CR)技術(shù)被提出,受到國內(nèi)外研究學者的高度關(guān)注。CR技術(shù)在不影響主用戶(primary user,PU)正常工作的情況下動態(tài)感知空閑頻譜[1]。作為CR技術(shù)的首要環(huán)節(jié)——頻譜感知,感知結(jié)果的好壞直接影響整個認知無線電網(wǎng)絡(luò)的性能。協(xié)作頻譜感知通過融合多個認知用戶(cognitive user,CU)的感知數(shù)據(jù),提高頻譜感知的精確性,消除單用戶感知結(jié)果的不確定性和誤差[2]。但協(xié)作感知過程存在著諸多風險[3-4],SSDF(spectrum sensing data falsification,頻譜感知數(shù)據(jù)篡改)攻擊是其中之一,即惡意用戶(malicious user, MU)通過給融合中心(fusion center,F(xiàn)C)發(fā)送虛假的數(shù)據(jù)以致其做出錯誤的判決結(jié)果[5-6]。
目前,抵御SSDF攻擊的協(xié)作頻譜感知方案較多。參考文獻[7]分析SSDF攻擊下協(xié)作頻譜感知的性能限制問題并提出最優(yōu)的攻擊者跟蹤策略,但未考慮最優(yōu)策略的計算復(fù)雜度。參考文獻[8]提出通過加權(quán)系數(shù)消除來自惡意用戶的虛假信息,從而實現(xiàn)抑制惡意用戶的協(xié)作檢測技術(shù),但此方法未考慮概率式SSDF攻擊。參考文獻[9]提出攻擊意識的協(xié)作頻譜感知方案抵御SSDF攻擊,該方案對攻擊強度進行評估,用硬判決準則得到使貝葉斯風險最小的值,雖然分析了攻擊強度,但未考慮概率式SSDF攻擊。參考文獻[10]提出基于改進的軟融合能量檢測算法抵御SSDF攻擊方案,通過建立用戶的歷史服務(wù)質(zhì)量信譽機制,并利用不同用戶的平均信譽度合理分配權(quán)重,減少惡意用戶對融合結(jié)果的影響,同樣此方案也未考慮概率式SSDF攻擊。參考文獻[11]在參考文獻[10]基礎(chǔ)上針對概率式SSDF攻擊采用協(xié)方差檢測方法,基于改進的軟融合方法中提出衰減因子,改善了低信噪比下的檢測性能。參考文獻[12]提出一種基于貝葉斯模型的協(xié)作頻譜感知方案抵御SSDF攻擊,通過比較融合值與固定門限的大小得到判決結(jié)果。雖然是抵御概率式SSDF攻擊,但不能有效抵御攻擊,原因是當惡意用戶發(fā)動攻擊時,融合值不斷變化,系統(tǒng)需要門限為適應(yīng)融合值的變化而變化,確保得到精確的判決結(jié)果,以有效抵御概率式SSDF攻擊。
為了解決參考文獻[12]中的問題,本文提出了一種基于信任度的可變門限策略(variable threshold energy detection based on reputation,RVTED)抵御概率式SSDF攻擊。通過分析認知用戶與以往提供感知數(shù)據(jù)的行為表現(xiàn),將信任值看成正確感知次數(shù)與總感知次數(shù)的比值,給每個認知用戶分配相應(yīng)權(quán)值。首先攻擊者發(fā)送概率式SSDF攻擊,根據(jù)融合中心融合值的變化改變判決門限確保系統(tǒng)得到更精確的判決;其次在無攻擊者的情況下,通過給定的較小的虛警概率和漏檢概率分別得到融合值的上邊界值和下邊界值;最后通過比較真實融合值與上下邊界值的大小關(guān)系進而確定系統(tǒng)門限大小,得到最終的判決結(jié)果。
能量檢測是認知無線電技術(shù)最常用的頻譜感知方法。因其不需知道PU的先驗信息,只需計算所有采樣點的能量,與預(yù)先設(shè)定的門限進行比較,得到檢測結(jié)果,是目前最有效的檢測未知信號的方法。
融合中心采用線性加權(quán)融合認知用戶的本地感知數(shù)據(jù),融合中心值為:
圖4 不同攻擊強度下基于信任度的可變門限算法隨pf變化的虛警概率曲線
圖5 不同方案下隨pf變化的漏檢概率曲線
圖6 不同方案下隨信噪比變化的檢測概率pd的曲線
本文針對概率式SSDF攻擊,提出基于信任度的可變門限能量檢測協(xié)作頻譜感知算法。本算法的門限值不再是固定不變的,而是隨著惡意用戶發(fā)動攻擊的情況發(fā)生變化,其過程是通過比較融合中心真實值與上下邊界值的大小決定門限增大或減小,然后將實際融合中心值與變化過的門限進行比較,得到最終判決。算法中的信任度主要依據(jù)以往提供感知數(shù)據(jù)的行為表現(xiàn)進行更新,將正確感知次數(shù)與總感知次數(shù)的比值看成信任度,合理分配權(quán)重。仿真結(jié)果表明,該算法與傳統(tǒng)算法相比,能有效抵御SSDF攻擊,在降低漏檢概率和虛警概率的同時提高了系統(tǒng)的檢測概率。
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Variable threshold energy detection algorithm based on trust degree
XIAO Jie, CHEN Yuebin, CHEN Chutian, ZHENG Ting, QIAN Jiwu
School of Electrical and Information Technology, Yunnan Minzu University, Kunming 650500, China
Aiming at stochastic probabilistic SSDF attacks, a variable threshold energy detection algorithm based on trust degree was proposed. Firstly, the variable threshold was updated by comparing the actual fusion value with the upper and lower boundary values of the fusion center. The upper and lower boundary values were determined through the given false alarm probability and missed probability. Secondly, a soft fusion method was used based on the ratio of correct perception times and the total number of times to update the trust value. Simulation results show that, compared with the traditional fixed threshold, the proposed algorithm can not only reduce the false alarm and missed detection probability, but also improve the detection probability of the system.
cognitive radio, energy detection, probabilistic spectrum sensing data falsification attack, variable threshold
TN925
A
10.11959/j.issn.1000?0801.2018203
肖潔(1992?),女,云南民族大學碩士生,主要研究方向為認知無線電網(wǎng)絡(luò)安全、頻譜感知數(shù)據(jù)篡改(SSDF)攻擊。
陳躍斌(1963?),男,云南民族大學教授、碩士生導師,主要研究方向為認知無線電、協(xié)作頻譜感知和認知無線電網(wǎng)絡(luò)安全。
陳楚天(1991?),男,云南民族大學碩士生,主要研究方向為認知無線電網(wǎng)絡(luò)安全、頻譜檢測。
鄭婷(1992?),女,云南民族大學碩士生,主要研究方向為認知無線電網(wǎng)絡(luò)安全、惡意模擬主用戶(PUEA)攻擊。
錢繼武(1990?),男,云南民族大學碩士生,主要研究方向為認知無線電網(wǎng)絡(luò)安全、頻譜感知。
2017?12?22;
2018?06?08
陳躍斌,cybuestc@sina.com
國家自然科學基金資助項目(No.61261022);云南民族大學創(chuàng)新團隊項目
The National Natural Science Foundation of China (No.61261022), Innovation Team Project of Yunnan Minzu University