FOLPETTI：一种面向无线网络的新型多臂老虎机智能攻击
密码学与安全
2022-05-26 v2
摘要
信道跳变在大规模物联网（IoT）网络中提供了一种抵御干扰攻击的防御机制。然而，一个足够强大的攻击者可能学会信道跳变模式并高效预测要干扰的信道。在本文中，我们提出 FOLPETTI，一种基于多臂老虎机（MAB）的攻击，用于实时动态跟踪受害者的信道选择。与先前通过深度强化学习（DRL）实现的攻击相比，FOLPETTI 不需要周期性重复训练来捕获受害者行为，从而实现了持续攻击。我们通过实现 FOLPETTI 发起干扰攻击来评估其有效性。我们针对执行随机信道选择的受害者和实施 MAB 防御策略的受害者评估其性能。我们假设当超过 的传输数据包未被接收时受害者检测到攻击，因此这代表了攻击保持隐蔽性的上限。在该场景下，FOLPETTI 对受害者的随机信道选择策略达到了 的成功率，接近基于先知辅助（genie-aided）方法所得的 。相反，基于 DRL 的方法达到 的成功率，比 FOLPETTI 低 。我们还通过将 FOLPETTI 与基于 MAB 的信道跳变方法对抗来确认结果。最后，我们表明 FOLPETTI 无论成功率如何都会产生额外的能量需求，从而缩短 IoT 设备的寿命。
引用
@article{arxiv.2205.03915,
title = {FOLPETTI: A Novel Multi-Armed Bandit Smart Attack for Wireless Networks},
author = {Emilie Bout and Alessandro Brighente and Mauro Conti and Valeria Loscri},
journal= {arXiv preprint arXiv:2205.03915},
year = {2022}
}