认知无线网络大规模入侵防御：一种双重防御策略

“针对认知无线网络大规模入侵的双重防御方案” 在认知无线网络中，协作频谱感知（Cooperative Spectrum Sensing, CSS）是提升频谱效率的关键技术，它允许次用户（secondary users, SU）共享空闲频段，从而提高了无线频谱的利用率。然而，随着网络规模的扩大，恶意用户的存在和大规模的入侵行为对CSS的准确性和网络安全性构成了严重威胁。本文主要探讨了如何在大规模入侵情况下，通过双重防御策略来保障CSS的可靠性。 首先，作者提出了一个结合用户选择机制和置信传播的方法。用户选择机制旨在从所有次用户中筛选出一部分可靠的用户参与频谱感知。这一步骤不仅考虑了诚实用户的贡献，也允许部分恶意用户（伪装成诚实用户）参与，以增加感知的多样性。这一过程基于每个用户的本地感知结果，通过某种评估标准（如感知准确率或历史行为）来挑选用户。 接下来，引入了置信传播的概念，利用从可靠用户收集到的置信值进行信息融合。每个用户的置信值被赋予一定的权重，这些权重基于用户的信誉或可信度，然后计算置信值的均值。通过将这个均值与预设的门限进行比较，可以进一步识别并剔除那些伪装成诚实用户的恶意用户。这种方法有效地利用了网络中的社交关系和信息交互，以增强对恶意行为的识别能力。 相比于传统的基于信誉的方案、基于均值的方案以及基于克隆节点的攻击检测算法，该双重防御方案在检测性能上表现出优越性，能更有效地检测出大规模入侵，并且在置信值的收敛速度上也更快。这表明，该方案不仅提高了网络的安全性，还确保了频谱感知的高效运行。 关键词涉及的主要概念包括：协作频谱感知、入侵防御、用户选择、置信传播和信誉机制。这些概念都是构建安全、可靠认知无线网络的核心要素。通过深入研究和应用这些技术，可以显著提升网络的抗攻击能力和整体性能。 这篇论文发表于《系统工程与电子技术》第41卷第10期，2019年10月，展示了针对认知无线网络大规模入侵的创新防御思路，对于无线通信领域的研究人员和实践者来说，具有重要的参考价值。