Bilişsel radyo ağlarda spektrum algılama veri sahtecilik saldırılarına karşı iş çıkarma oranının artırılması
Increasing the throughput rate against spectrum sensing data falsification attacks in cognitive radio networks
- Tez No: 898301
- Danışmanlar: DOÇ. DR. MUHAMMED ENES BAYRAKDAR
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Mühendislik Bilimleri, Engineering Sciences
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2024
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Düzce Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Siber Güvenlik Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 41
Özet
Bilişsel Radyo (CR) ağları, dinamik spektrum erişimi sağlar ve spektrum verimliliğini önemli ölçüde artırabilir. İşbirlikçi Spektrum Algılama (CSS), algılama doğruluğunu artırmak için CR kullanıcıları arasındaki uzamsal çeşitlilikten yararlanır. Ancak gerçekçi bir senaryoda, güvenilir CSS, Spektrum Algılama Verilerinde Sahtecilik (SSDF) saldırısına karşı savunmasızdır. Bir SSDF saldırısında, bazı kötü niyetli CR kullanıcıları kasıtlı olarak tahrif edilmiş yerel algılama sonuçlarını bir veri toplayıcıya veya Füzyon Merkezine (FC) bildirir ve ardından sezme kararını etkiler. Bu çalışmada, bir SSDF saldırısı için analitik bir model araştırıp böyle bir saldırıya karşı sağlam bir savunma stratejisi öneriyoruz. FC'nin saldırı parametrelerini elde etmek ve daha iyi bir savunma stratejisi kullanmak için öğrenme ve tahmin yöntemlerinin uygulanabileceğini gösteriyoruz. Ayrıca, log-normal gölge sönümlü bir kablosuz ortam varsayıyoruz ve SSDF saldırısının gücünü etkileyebilecek saldırı parametrelerini tartışıyoruz. Bu çalışmanın sonuçları, özellikle kötü niyetli kullanıcıların çoğunlukta olduğu durumlarda, SSDF saldırılarına karşı önerilen savunma yönteminin etkinliği gösterilmektedir.
Özet (Çeviri)
Cognitive Radio (CR) networks provide dynamic spectrum access and can significantly improve spectrum efficiency. Collaborative Spectrum Sensing (CSS) leverages spatial diversity among CR users to improve detection accuracy. However, in a realistic scenario, trusted CSS is vulnerable to Spectrum Sensing Data Falsification (SSDF) attack. In an SSDF attack, some malicious CR user reports deliberately falsified local sensing results to a data collector or Fusion Center (FC), which then influences the sensing decision. In this work, we investigate an analytical model for an SSDF attack and propose a robust defense strategy against such an attack. We show that learning and prediction methods can be applied to obtain FC's attack parameters and use a better defense strategy. We also assume a wireless environment with log-normal shadow damping and discuss the attack parameters that may affect the strength of the SSDF attack. Simulation results show the effectiveness of the proposed defense method against SSDF attacks, especially in cases where malicious users are in the majority.
Benzer Tezler
- Secure spectrum sensing for satellite assisted cognitive radio networks
Uydu sistemleri yönetimindeki bilişsel ağlar için güvenli spektrum algılama
SEDA DEMİRAĞ ERSÖZ
Yüksek Lisans
İngilizce
2010
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBoğaziçi ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. FATİH ALAGÖZ
- New approaches for quality of service provisioning in cognitive radio networks
Bilişsel radyo ağlarında servis kalitesini yükseltmeye yönelik yeni yaklaşımlar
GÜLNUR SELDA UYANIK
Doktora
İngilizce
2017
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. SEMA FATMA OKTUĞ
- Blok zinciri üzerinde akıllı sözleşmeler yardımı ile nesnelerin interneti için kooperatif spektrum algılama
Cooperative spectrum sensing for iot using smart contracts on blockchain
YUNUS EMRE DURSUN
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiGazi ÜniversitesiElektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ ÖZGÜR ERGÜL
- Bilişsel radyo ağlarında üst sezgiseller ile kanal atama probleminin çözülmesi
Solving channel assignment problem with hyper-heuristics in cognitive radio networks
EMRULLAH GAZİOĞLU
Yüksek Lisans
Türkçe
2015
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. AYŞE ŞİMA UYAR
- Enhancing performance of multiple IEEE 802.11 network environment by employing cognitive dynamic channel assignment
Çoklu IEEE 802.11 ağ ortamlarında bilişsel dinamik kanal atamasıyla başarım arttırımı
GÖKHAN YILDIRIM
Yüksek Lisans
İngilizce
2010
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. SEMA F. OKTUĞ