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J-GLOBAL ID：201802261583733628   整理番号：18A0197936

産業用無線センサネットワークにおけるチャネルベースSybil検出:マルチカーネルアプローチ【Powered by NICT】

Channel-Based Sybil Detection in Industrial Wireless Sensor Networks: A Multi-Kernel Approach

著者 (4件)： Li Qihao ,  Zhang Kuan ,  Cheffena Michael ,  Shen Xuemin
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： GLOBECOM  ページ： 1-6  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 産業用無線センサネットワーク(IWSNs)は,様々なタイプのセンサを統合測定と工業生産を制御した。しかし,無人オープン環境は,悪意のある攻撃に脆弱IWSNs,Sybil攻撃のような,ネットワーク性能を低下させる可能性があることを示した。さらに,過酷な産業環境におけるマルチパスひずみ,インパルス雑音と干渉効果は攻撃検出の精度に影響するかもしれない。本論文では,チャネル応答からの空間変動を利用して電力利得と遅延拡散解析に基づくSybil検出方式を提案した。より詳しくいえば,ここでは,チャネル応答から抽出した電力利得と遅延拡散に基づくセンサの特徴を表現するためにチャネルベクトルを利用した。,チャネルベクトルをクラスタリングすることにより良性センサからのSybil攻撃者を区別する核配向法を開発した。添加では,産業騒音と干渉効果の影響を軽減するために,我々は,抽出されたチャネルベクトルをマッピングチャネルベクトルに分散効果を低減できることをこのような新しい特徴空間にマルチカーネルに基づくファジィc-平均法を設計した。も用いカーネルを最適化するためのパラメータ選択法を提案した。シミュレーション結果は,提案したマルチカーネル方式はSybil攻撃者からのパケットを検出するのに高精度を達成し,産業環境における分散減衰と干渉効果に耐えることができることを示した。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 最適化 ,  インパルス雑音 ,  工場騒音 ,  *センサネットワーク ,  *センサ ,  シミュレーション ,  パケット
準シソーラス用語： 特徴空間 ,  遅延スプレッド ,  パワーゲイン ,  チャネル応答 ,  干渉効果 ,  ネットワーク性能 ,  結託攻撃 ,  脆弱性 ,  *無線センサネットワーク , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (3件)： 産業 ,  無線センサネットワーク ,  チャネル