Enhanced Reputation-based Fusion Mechanism for Secure Distributed Spectrum Sensing in Cognitive Radio Networks

인지 라디오 네트워크에서 안전한 분산 스펙트럼 센싱을 위한 향상된 평판기반 퓨전 메커니즘

  • 김미희 (성균관대학교 정보통신공학부) ;
  • 추현승 (성균관대학교 정보통신공학부)
  • Received : 2010.10.18
  • Accepted : 2010.11.29
  • Published : 2010.12.31

Abstract

Spectrum scarcity problem and increasing spectrum demand for new wireless applications have embossed the importance of cognitive radio technology; the technology enables the sharing of channels among secondary (unlicensed) and primary (licensed) users on a non-interference basis after sensing the vacant channel. To enhance the accuracy of sensing, distributed spectrum sensing is proposed. However, it is necessary to provide the robustness against the compromised sensing nodes in the distributed spectrum sensing. RDSS, a fusion mechanism based on the reputation of sensing nodes and WSPRT (weighted sequential probability ratio test), was proposed. However, in RDSS, the execution number of WSPRT could increase according to the order of inputted sensing values, and the fast defense against the forged values is difficult. In this paper, we propose an enhanced fusion mechanism to input the sensing values in reputation order and exclude the sensing values with the high possibility to be compromised, using the trend of reputation variation. We evaluate our mechanism through simulation. The results show that our mechanism improves the robustness against attack with the smaller number of sensing values and more accurate detection ratio than RDSS.

이미 할당된 무선 자원의 고갈과 새로운 무선 서비스에 대한 주파수의 수요 증가는 인지 라디오 기술의 중요성을 부각시키고 있다. 인지 라디오 기술은 기존에 할당되어 사용중인 주파수의 사용 현황을 스캐닝하여 빈 채널 감지 시 해당 채널을 통해 통신하는 개념이다. 이러한 기술을 사용한 인지 라디오 네트워크에서 스펙트럼 센싱의 정확성을 높이고자 다수의 노드에서 센싱하여 종합 판단하는 분산 스펙트럼 센싱 기술이 연구되어 왔다. 그러나 참여하는 센싱노드의 위협 가능성 때문에 해당 메커니즘에서의 안전성 보장 기능이 필수적이다. 이에 센싱노드의 평판값(reputation)을 기반으로 WSPRT(weighted sequential probability ratio test)를 적용하여 센싱 결과들을 퓨전하는 RDSS 메커니즘이 제안되었다. 그러나 RDSS에서는 센싱 결과의 입력순서에 따라 WSPRT 수행 횟수가 늘어날 수 있고, 공격 당한 센싱노드의 센싱값에 대해 빠르게 대처할 수 없다는 단점이 있다. 이에 본 논문에서는 평판값이 높은 센싱값부터 우선적으로 WSPRT에 입력하며, 평판값 변화를 트랜드 값으로 계산하고 이를 이용하여 공격가능성을 타진하고 그 가능성이 높은 센싱값인 경우 퓨전에서 배제시켜 빠르게 공격에 대응할 수 있는 메커니즘을 제안한다. 시뮬레이션 결과를 통해 본 논문에서 제안한 메커니즘이 RDSS보다 적은 수의 센싱값을 가지고 보다 정확하게 유휴 채널을 감지하여 공격 대응에 우수한 성능을 제공함을 입증하였다.

Keywords

References

  1. Spectrum Occupancy Measurement, http://www. sharedspectrum.com/measurements/.
  2. IEEE P802.22 Working Group on Wireless RANs, http://www.ieee802.org/22/.
  3. S. Haykin, "Cognitive radio: brain-empowered wireless communications," IEEE Journal on Selected Areas in Communications, 2005, vol. 23, no. 2, pp. 201-220. https://doi.org/10.1109/JSAC.2004.839380
  4. E. Hossain, D. Niyato, Z. Han, "Dynamic Spectrum Access in Cognitive Radio Networks," Cambridge University Press, Cambridge, UK, 2008.
  5. T. Newman, T. Clancy, "Security threats to cognitive radio signal classifiers," Virginia Tech Wireless Personal Communications Symposium, Blacksburg, Va, USA, June 2009.
  6. T. Clancy, N. Goergen, "Security in cognitive radio networks: threats and mitigation," CrownCom, Singapore, May 2008.
  7. R. Chen, J. M. Park, K. Bian, "Robust Distributed Spectrum Sensing in Cognitive Radio Networks," INFOCOM, Apr. 2008, pp. 1876-1884.
  8. W. Wang, H. Li, Y. Sun, Z. Han, "Securing Collaborative Spectrum Sensing against Untrustworthy Secondary Users in Cognitive Radio Networks," EURASIP Journal on Advances in Signal Processing, vol. 2010, Article ID 695750, 2010.
  9. A. W. Min, K. G. Shin, X. Hu, "Attack-tolerant distributed sensing for dynamic spectrum access networks," ICNP, Oct. 2009, pp. 294-303.
  10. W. C. Suski, M. A. Temple, M. J. Mendenhall, R. F. Mills, "Using Spectral Fingerprints to Improve Wireless Network Security," GLOBECOM, Dec. 2008, pp. 1-5.
  11. M.Strasser, C. Popper, S. Capkun, "Efficient uncoordinated FHSS anti-jamming communication," International Symposium on Mobile Ad Hoc Networking and Computing, May 2009, pp. 207-218.
  12. Y. Liu, P. Ning, H. Dai, A. Liu, "Randomized differential DSSS: Jamming-resistant wireless broadcast communication," IEEE INFOCOM, Mar. 2010, pp. 1-9.
  13. W. S. Jeon, D. G. Jeong, J. A. Han, G. Ko, M. S. Song, "An efficient quiet period management scheme for cognitive radio systems," IEEE Trans. Wireless Commun., Feb. 2008, vol. 7, no. 2, pp. 505-509. https://doi.org/10.1109/TWC.2008.060867
  14. H. Kim, K. G Shin, "In-band spectrum sensing in cognitive radio networks: energy detection or feature detection?" ACM international Conference on Mobile Computing and Networking (MobiCom), Sep. 2008, pp. 14-25.
  15. E. Visotsky, S. Kuffher, R. Peterson, "On collaborative detection of TV transmissions in support of dynamic spectrum sharing," IEEE DySPAN, Nov. 2005, pp. 338-345.
  16. A. Ghasemi, E. S. Sousa, "Opportunistic spectrum access in fading channels through collaborative sensing," Journal of Communications, 2007, vol. 2, no. 2, pp. 71-82.
  17. G. Ganesan, Y. Li, "Cooperative spectrum sensing in cognitive radio, part II: multiuser networks," IEEE Transactions on Wireless Communications, 2007, vol. 6, no. 6, pp. 2214-2222. https://doi.org/10.1109/TWC.2007.05776
  18. M. Bianchi, M. Boyle, D. Hollingsworth, "A comparison of methods for trend estimation." Applied Economics Letters, vol. 6, no. 2, 1999, pp. 103-109. https://doi.org/10.1080/135048599353726
  19. P. Edara, A. Limaye, K. Ramamritham, "Asynchronous in-network prediction: efficient aggregation in sensor networks," ACM Transactions on Sensor Networks, vol. 4, no. 4, article 25, 2008.
  20. Digital Transmitters Nationwide, http://www. aerialsandtv.com/digitalnationwide.html.
  21. C. Bettstetter, G. Resta, P. Santi, "The node distribution of the random waypoint mobility model for wireless ad hoc networks," IEEE Trans. Mobile Computing, Jul.-Sep. 2003, vol. 2, no. 3.
  22. A. Goldsmith. "Wireless Communications," Cambridge University Press, New York, NY, USA, 2005.