基于传感器的认知无线网络对多种类型攻击的检测方法

摘要

基于传感器的认知无线网络对多种类型攻击的检测方法，特别是涉及到认知无线网络安全。包括认知无线网络中的电子欺骗攻击、多面攻击、恶意干扰和自私行为攻击的检测。该方法利用多个固定位置的传感器作为无线频谱的监测者，根据传感器在信道上测得的接收信号强度信息来对抗针对无线传输的攻击。不仅可以同时检测多种无线网络攻击，还能够对攻击者进行定位，从而为下一步惩戒攻击者做准备，达到确保认知无线网络中无线传输安全的目的。

主权项

1.基于传感器的认知无线网络对多种类型攻击的检测方法，其特征在于包括以下步骤：步骤1：在认知无线网络的覆盖范围中放置M个传感器，通过训练，初始化系统检测参数，将第i个传感器放置在坐标为(x_i,y_i)的位置，i＝1,2,3,…M；所述系统检测参数包括电子欺骗攻击的检验阈值α、多面攻击的检验门限θ和干扰攻击的特定门限值τ中的至少一个；步骤2：用传感器测量当前用户信号的接收信号强度RSS，同时检测该时刻在公共控制信道上广播的各用户的频谱分配；M个传感器在K个频点上测量RSS，用P_r(u,i,l)代表传感器i在第l个信道上测得的用户u的RSS，其中，1≤u≤S,1≤i≤M，1≤l≤K，从而获得M×K维矢量即第i个传感器在K个频点的平均功率用P_av(i)表示；传感器监视各用户的吞吐量，并监听公共控制信道，获取网络的调度信息，包括每个用户分得的信道资源和相关时间，以及各用户额定发射功率P_T(u)；步骤3：传感器根据步骤2的测量结果，通过公式计算用户u的当前信道增益矢量其中，为M×K维矢量，P_T(u)为各用户额定发射功率；步骤4：传感器根据步骤3的结果，对比和传感器记录的用户u的信道矢量的参考值采用以下公式计算电子欺骗攻击的检验统计量L(u)和多面攻击的检验统计量L(u,v)；$\left\{\begin{array}{c}L\left(u\right)={\left|\right|\hat{G}\left(u\right)-\frac{{\bar{G}}^T\left(u\right)\hat{G}\left(u\right)}{{\left|\right|\bar{G}\left(u\right)\left|\right|}^2}\bar{G}\left(u\right)\left|\right|}^2/{\left|\right|\hat{G}\left(u\right)\left|\right|}^2\\ L(u,v)={\left|\right|\hat{G}\left(v\right)-\frac{{\bar{G}}^T\left(u\right)\hat{G}\left(v\right)}{{\left|\right|\bar{G}\left(u\right)\left|\right|}^2}\bar{G}\left(u\right)\left|\right|}^2{/\left|\right|\hat{G}\left(v\right)\left|\right|}^2\end{array}\right.$检验统计量L(u)比较了用户u的当前信道增益矢量和该用户的信道参考矢量；检验统计量L(u,v)对比了用户u的当前信道矢量和所有其他用户v(u≠v)的信道参考矢量；步骤5：传感器根据步骤4的计算结果，作以下操作：1)若L(u)大于检验阈值α，则发出电子欺骗攻击警告；2)若任一L(u,v)小于检验阈值θ，则发出多面攻击警告；步骤6：若用户实际占用信道资源远大于步骤2中测得的网络分配结果，则传感器发送自私行为警报；传感器若发现该用户的RSS远大于门限值τ，则发送恶意干扰警报；在信道相干时间内，传感器发现某一个用户实际所占用信道资源远大于公共控制信道分配给该用户的信道资源，那么该用户被定为自私行为攻击者；在给定时隙内，传感器发现所有传感器的RSS值均大于特定的门限值τ，而相应的公共控制信息大量出现译码错误，或者传输信道的大量丢包，则认为存在干扰者；步骤7：若步骤2～6中出现攻击警告，则采用基于接收信号强度的定位算法对攻击者进行定位；当传感器发出攻击警告，则计算传感器i在K个频点上测得的RSS的平均值P_av(i)，P_av(i)＝(P_r(u,i,1)+P_r(u,i,2)+…+P_r(u,i,k))/k，然后采用以下公式定位攻击者的位置：$\mathrm{Loc}=\frac{1}{\underset{i=1}{\overset{M}{\Sigma }}{P}_{\mathrm{av}}\left(i\right)}\left[\begin{array}{cc}{x}_1& x_2···x_M\\ y_1& y_2···y_M\end{array}\right]\left[\begin{array}{c}{P}_{\mathrm{av}}\left(1\right)\\ P_{\mathrm{av}}\left(2\right)\\ L\\ P_{\mathrm{av}}\left(M\right)\end{array}\right]$这里通过归一化各个传感器的接收信号强度值计算权重因子，并预测攻击者处在固定坐标传感器的质心位置处；步骤8：若步骤2～6中没有攻击警告，则传感器对用户u的信道参考矢量进行更新，重复步骤2～7。