认知 adversary 下保持分布的通信缓解策略研究
信息论
2023-07-07 v1 math.IT
摘要
在无线安全中，认知 adversary 已知会在受害者的频带上注入干扰能量并监视同一频带以探测对策，从而困住受害者。在认知 adversary 这一类下，我们提出了一种新的威胁模型，其中 adversary 在执行干扰攻击后，测量其关于各网络频率在干扰攻击前后观测值之间的 Kullback-Leibler 散度（KLD）长期统计量。为缓解该 adversary，我们提出了一种新的协作策略，其中受害者借助网络中的辅助节点将其消息可靠地传达至目的地。其基本思想是恰当地划分能量与时间资源，使得消息被可靠通信而不扰动网络中样本的统计分布。我们分别对目的地与 adversary 处的可靠性与隐蔽性度量给出了严格分析，进而综合得到易处理的算法，以实现受害者与辅助节点间近最优的资源划分。最后，我们表明所获得的近最优能量划分有助于以 KLD 估计器欺骗 adversary。
引用
@article{arxiv.2307.03105,
title = {On Distribution-Preserving Mitigation Strategies for Communication under Cognitive Adversaries},
author = {Soumita Hazra and J. Harshan},
journal= {arXiv preprint arXiv:2307.03105},
year = {2023}
}
备注
Presented at IEEE ISIT 2023