Vše

Co hledáte?

Vše
Projekty
Výsledky výzkumu
Subjekty

Rychlé hledání

  • Projekty podpořené TA ČR
  • Významné projekty
  • Projekty s nejvyšší státní podporou
  • Aktuálně běžící projekty

Chytré vyhledávání

  • Takto najdu konkrétní +slovo
  • Takto z výsledků -slovo zcela vynechám
  • “Takto můžu najít celou frázi”

PROLEMus: A Proactive Learning-Based MAC Protocol Against PUEA and SSDF Attacks in Energy Constrained Cognitive Radio Networks

Identifikátory výsledku

  • Kód výsledku v IS VaVaI

    <a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F00216224%3A14330%2F19%3A00107446" target="_blank" >RIV/00216224:14330/19:00107446 - isvavai.cz</a>

  • Výsledek na webu

    <a href="http://dx.doi.org/10.1109/TCCN.2019.2913397" target="_blank" >http://dx.doi.org/10.1109/TCCN.2019.2913397</a>

  • DOI - Digital Object Identifier

    <a href="http://dx.doi.org/10.1109/TCCN.2019.2913397" target="_blank" >10.1109/TCCN.2019.2913397</a>

Alternativní jazyky

  • Jazyk výsledku

    angličtina

  • Název v původním jazyce

    PROLEMus: A Proactive Learning-Based MAC Protocol Against PUEA and SSDF Attacks in Energy Constrained Cognitive Radio Networks

  • Popis výsledku v původním jazyce

    Malicious users can exploit vulnerabilities in Cognitive Radio Networks (CRNs) and cause heavy performance degradation by Denial of Service (DoS) attacks. During operation, Cognitive Radios (CRs) spend a considerable amount of time to identify idle (free) channels for transmission. In addition, CRs also need additional security mechanisms to prevent malicious attacks. Proactive Model Predictive Control (MPC) based medium access control (MAC) protocols for CRs can quicken the idle channel identification by predicting future states of channels in advance. This provides enough time for CRs to carry out other calculations like DoS attack detection. However, such external detection techniques use additional power that makes them inappropriate for energy constrained applications. As a solution, this paper proposes a proactive learning based MAC protocol (PROLEMus) that shows immunity to two prominent CR based DoS attacks, namely Primary User Emulation Attack (PUEA) and Spectrum Sensing Data Falsification (SSDF) attack, without any external detection mechanism. PROLEMus shows an average of 6:2%, 8:9% and 12:4% improvement in channel utilization, backoff rate and sensing delay, respectively, with low prediction errors ( 1:8%) saving 19:65% energy, when compared to recently proposed MAC protocols like ProMAC aided with additional DoS attack detection mechanism.

  • Název v anglickém jazyce

    PROLEMus: A Proactive Learning-Based MAC Protocol Against PUEA and SSDF Attacks in Energy Constrained Cognitive Radio Networks

  • Popis výsledku anglicky

    Malicious users can exploit vulnerabilities in Cognitive Radio Networks (CRNs) and cause heavy performance degradation by Denial of Service (DoS) attacks. During operation, Cognitive Radios (CRs) spend a considerable amount of time to identify idle (free) channels for transmission. In addition, CRs also need additional security mechanisms to prevent malicious attacks. Proactive Model Predictive Control (MPC) based medium access control (MAC) protocols for CRs can quicken the idle channel identification by predicting future states of channels in advance. This provides enough time for CRs to carry out other calculations like DoS attack detection. However, such external detection techniques use additional power that makes them inappropriate for energy constrained applications. As a solution, this paper proposes a proactive learning based MAC protocol (PROLEMus) that shows immunity to two prominent CR based DoS attacks, namely Primary User Emulation Attack (PUEA) and Spectrum Sensing Data Falsification (SSDF) attack, without any external detection mechanism. PROLEMus shows an average of 6:2%, 8:9% and 12:4% improvement in channel utilization, backoff rate and sensing delay, respectively, with low prediction errors ( 1:8%) saving 19:65% energy, when compared to recently proposed MAC protocols like ProMAC aided with additional DoS attack detection mechanism.

Klasifikace

  • Druh

    J<sub>imp</sub> - Článek v periodiku v databázi Web of Science

  • CEP obor

  • OECD FORD obor

    10200 - Computer and information sciences

Návaznosti výsledku

  • Projekt

    <a href="/cs/project/GBP202%2F12%2FG061" target="_blank" >GBP202/12/G061: Centrum excelence - Institut teoretické informatiky (CE-ITI)</a><br>

  • Návaznosti

    P - Projekt vyzkumu a vyvoje financovany z verejnych zdroju (s odkazem do CEP)<br>S - Specificky vyzkum na vysokych skolach<br>I - Institucionalni podpora na dlouhodoby koncepcni rozvoj vyzkumne organizace

Ostatní

  • Rok uplatnění

    2019

  • Kód důvěrnosti údajů

    S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Údaje specifické pro druh výsledku

  • Název periodika

    IEEE Transactions on Cognitive Communications and Networking

  • ISSN

    2332-7731

  • e-ISSN

    2332-7731

  • Svazek periodika

    5

  • Číslo periodika v rámci svazku

    2

  • Stát vydavatele periodika

    US - Spojené státy americké

  • Počet stran výsledku

    13

  • Strana od-do

    400-412

  • Kód UT WoS článku

    000471115000017

  • EID výsledku v databázi Scopus