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J-GLOBAL ID：202202292038734224   整理番号：22A0416884

攻撃に対するファジィベースクラスタによるコグニティブ無線ネットワークにおける効率的なリソース分布【JST・京大機械翻訳】

Efficient Resource Distribution in Cognitive Radio Network by Fuzzy-Based Cluster Against Attacks

著者 (4件)： Sasipriya S. (Sri Krishna College of Engineering and Technology, Coimbatore, Tamil Nadu, India) ,  Bhuvaneswari M. (Sri Krishna College of Engineering and Technology, Coimbatore, Tamil Nadu, India) ,  Kumar P. Mayil Vel (Karpagam Institute of Technology, Coimbatore, Tamil Nadu, India) ,  Karthikeyan C. (Karpagam Institute of Technology, Coimbatore, Tamil Nadu, India)
資料名： Smart Innovation, Systems and Technologies  (Smart Innovation, Systems and Technologies)
巻： 251  ページ： 9-18  発行年： 2022年 
JST資料番号： W5072A  ISSN： 2190-3018  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 5Gコグニティブ無線ネットワークにおいて,帯域幅は一次ユーザ(PU)と二次ユーザ(SU)の間で共有され,疑わしい攻撃から顔セキュリティリスクが共有される。二次ユーザ(SU)ネットワークを,一次ユーザと協調する二次無線駆動ユーザのための相互プロトコルを提案することにより,一次ユーザをサポートするためのセキュリティ機構により強化した。二次ユーザによって得た無線伝送フェーズの間,認知ハイブリッドアクセスポイントは電力信号を通信する。一次ユーザからの衝突エネルギーを用いて,悪意のある攻撃と通信し,無線情報転送プロセス中の伝送能力を獲得した。さらに,最適性能を得るために,ファジィベースクラスタ化 greedy欲アルゴリズムを実装し,PU機密性における干渉の可能性を低減した。提案した戦略において,無線伝送相に及ぼす注入と反応性ジャミング攻撃の影響を分析した。それらは,様々な攻撃を識別し識別するために畳み込みニューラルネットワークを介して検出できる。最後に,提案したプロトコルと対応する資源共有アルゴリズムに対するシミュレーション結果は,SUが伝送機会を獲得するだけでなく,未知の攻撃におけるPUセキュリティ効率を高めることができる。結果を既存の方法と比較した。Copyright The Author(s), under exclusive license to Springer Nature Singapore Pte Ltd. 2022 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： アルゴリズム ,  シミュレーション ,  電力 ,  *ネットワーク ,  送信機 ,  クラスタ化 ,  無線伝送 ,  *クラスタ ,  帯域幅 ,  *サイバー攻撃
準シソーラス用語： ジャミング ,  *ワイヤレス ,  資源共有 ,  *コグニティブ無線ネットワーク ,  畳込みニューラルネットワーク , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 認知ハイブリッドアクセスポイント ,  ファジィベースクラスタ欲張りアルゴリズム ,  電力最適化 ,  Sybil攻撃

分類 (1件)： 無線通信一般  (ND08010L)

タイトルに関連する用語 (4件)： 攻撃 ,  コグニティブ無線ネットワーク ,  リソース ,  分布