Most common types of malicious user attacks are: 1) PUE attack, 2) Spe的简体中文翻译

Most common types of malicious user

Most common types of malicious user attacks are: 1) PUE attack, 2) Spectrum Sensing Data False (SSDF) [5] attack, 3) using vacant spectrum opportunity or transmitting noise in links (Jamming and Game theory), 4) secondary emulation and participating in spectrum sharing. In this scheme, we mainly focus on the security problem from PUE attacks in CRN. In this attack MUs emulate the PUs' transmitting signal and mislead the legitimate SUs to give up the spectrum band. For instance, if a MU is to be recognized as a PU, a TV broadcaster with specific modulation, rate and power, should transmit the same signal with exactly PU’s features. This scenario would not be endured for a long time because MU wants to transmit its own data and features. In recent approaches, MUs have been detected by knowing positions of other SUs and PUs, while the mobility of users makes the detection unsuccessful [6]. MU can be recognized by Feature Selection Algorithms (FSAs) like k-means and graph theory in the absence of training data.
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最常见的恶意用户攻击类型为:1)PUE攻击,2)频谱<br>感知数据错误(SSDF)[5]攻击,3)使用空余的频谱机会或<br>在链路中传输噪声(干扰和博弈论),4)二次仿真<br>并参与频谱共享。在此方案中,我们主要关注<br>CRN中来自PUE攻击的安全问题。在这种攻击中,MU模拟PU的<br>传输信号,并误导合法的SU放弃频谱带。<br>例如,如果将MU识别为PU,则具有特定<br>调制,速率和功率的电视广播公司应发送具有确切PU<br>功能的相同信号。由于MU希望这种情况不会持续很长时间<br>传输自己的数据和功能。在最近的方法中,通过了解其他SU和PU的位置来<br>检测MU,而用户的移动性使检测不成功[6]。在没有训练<br>数据的情况下,可以通过特征选择算法(FSA)(例如k均值和图论)识别MU 。
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最常见的恶意用户攻击类型是: 1) PUE 攻击, 2) 频谱<br>传感数据错误 (SSDF) [5] 攻击, 3) 使用空频谱机会或<br>在链接中传输噪声(干扰和博弈论),4)二次模拟<br>并参与频谱共享。在这个计划中,我们主要关注<br>来自CN中的PUE攻击的安全问题。在这次攻击中,MUs 模拟了 PUS'<br>传输信号并误导合法的SUS放弃频谱频段。<br>例如,如果要将 MU 识别为 PU,则特定的电视广播公司<br>调制,速率和功率,应该传输相同的信号与完全PU的<br>特征。这种情况不会持续很长时间,因为MU希望<br>传输自己的数据和功能。在最近的方法中,通过了解其他SUS和PUs的位置来检测到MUS,同时用户的移动性<br>使检测不成功[6]。MU可以在缺乏培训的情况下通过功能选择算法(FSAs)来识别,如k-手段和图形理论<br>数据。
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最常见的恶意用户攻击类型有:1)PUE攻击,2)频谱攻击<br>感知数据错误(SSDF)[5]攻击,3)使用空频谱机会或<br>链路中的传输噪声(干扰和博弈论),4)二次仿真<br>参与频谱共享。在这个方案中,我们主要关注<br>CRN中PUE攻击的安全问题。在这次攻击中,我们模仿脓的<br>发射信号,误导合法用户放弃频段。<br>例如,如果要将MU识别为PU,则具有特定<br>调制、速率和功率应与PU完全相同<br>特征。这种情况不会持续很长时间,因为穆想<br>传输自己的数据和特征。在最近的方法中,通过知道其他su和pu的位置来检测mu,而用户的移动性<br>使检测失败[6]。在没有训练的情况下,可以用k-均值和图论等特征选择算法(fsa)来识别MU<br>数据。
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