.png){kind=icon}
返回
An Adversarial Jamming Attack Detection Method Using Energy-Detection-Based Hardware for IoT Systems
.png){kind=icon}
PRE
AI
DOI：10.1109/JIOT.2026.3667565.png)
.png){kind=icon}
原文求助.png){kind=icon}
分享.png){kind=icon}
收藏
摘要
En 中文
本文提出了一种基于能量检测硬件的无线物联网（IoT）系统对抗性干扰攻击检测方法。该方法利用精确的射频（RF）信号能量水平检测来建立学习基准，以识别无线网络中不同类型的干扰攻击，这些攻击通常表现为射频能量水平的变化。实施了一种基于自适应阈值的二元分类算法，将检测到的信号能量水平作为分类指标。这使得能够检测欺骗性/反应性和周期性干扰攻击。射频信号能量水平使用一种超低功耗（ULP）直接射频到数字接收信号强度指示器（RSSI）电路进行测量，该电路采用65-nm CMOS工艺开发，仅消耗6纳瓦的功率。此外，RSSI电路集成了带通响应以过滤网络中的环境信号，从而对连续射频干扰器具有鲁棒性。此外，提出了一种系统级模型来展示其检测能力。为减轻无线信道的随机效应，集成了一个最小均方误差（MMSE）信道均衡器，通过将攻击检测误差降低21.6%，提高了检测精度。射频传输数据包结构基于IEEE 802.15.4协议进行建模。我们使用通用软件无线电外设（USRP）B210软件定义无线电（SDR）在各种攻击模式和场景下进行了广泛的空中测量，以验证针对915 MHz能量受限IoT系统的所提出的基于硬件的检测方法的检测精度。测量结果表明，对于欺骗性干扰器和周期性干扰器的检测精度达到96.4%，与仿真结果高度一致。
Keyword:
Energy harvesting
hardware security
Internet of Things (IoT)
jamming attacks
received signal strength indicator (RSSI)
system modeling
wake-up radio
期刊
IF:
8.9
论文数:
1.4W
被引数:
7.8W
机构
引用论文
Digital Filter Design for Jamming Mitigation in 802.15.4 Communication.png)
2011 Proceedings of 20th International Conference on Computer Communications and Networks (ICCCN)
OAAI
2011 Proceedings of 20th International Conference on Computer Communications and Networks (ICCCN)IF0
OAAI分享收藏Training Sequence Optimization for Joint Channel and Frequency Offset Estimation训练序列优化用于联合信道和频率偏移估计OAAI
OAAI分享收藏
分享收藏IEEE 802.15.4 Frame Aggregation Enhancement to Provide High Performance in Life-Critical Patient Monitoring SystemsSENSORSOAAI
SENSORSIF3.5
OAAI分享收藏An Energy Detection Algorithm Based on Double-Threshold in Cognitive Radio Systems基于双门限的认知无线电系统能量检测算法
PREAI
分享收藏
查看更多内容