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[IEEE 2018年第15届印度理事会国际会议(INDICON) - 印度科因巴托尔 (2018.12.16-2018.12.18)] 2018年第15届IEEE印度理事会国际会议(INDICON) - 并网光伏系统的基于FPGA的系统集成方案

DOI：10.1109/indicon45594.2018.8987029 出版年份：2018 更新时间：2025-09-19 17:13:59
摘要： 无线网络易受女巫攻击，即恶意节点通过伪造多个身份来获取不成比例的影响力。现有许多基于无线信道空间差异性的防御方案，但要么依赖商用802.11设备无法提供的多径信道详细估计，要么需要来自多个可信源（如企业接入点）的有效RSSI观测值——这在可能存在恶意邻居的自组网和容迟网络中无法直接获取。我们将这些技术改进为适用于商用802.11设备无线自组网的实用方案：首先提出两种高效方法，用于区分正常节点的有效RSSI观测值与恶意节点伪造的虚假值；其次发现现有信号指纹方法易被移动攻击者破解，因而开发了相应的挑战-响应防御机制；最后推出Mason测试——首个面向商用802.11设备自组网和容迟网络的实施方案，并通过多个真实场景验证其性能表现。
作者： Yue Liu，David R. Bild，Robert P. Dick，Z. Morley Mao，Dan S. Wallach
AI智能分析
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研究概述 实验方案 设备清单

研究目的

将基于信号指纹的Sybil检测方法扩展为无需预先信任任何观察者，从而使开放无线网络中的任何参与者都能确定其一跳邻居中哪些是非Sybil节点。

研究成果

梅森测试在办公环境中可消除99.6%至100%的Sybil身份，在拥挤且人员活动频繁的食堂中消除91%，在高活动量的户外开放环境中消除96%。该测试在办公环境中接受88%至97%的合规身份，在食堂中接受87%，在户外环境中接受61%。绝大多数被拒绝的合规身份是由于活动因素而被排除的。

研究不足

梅森测试需要多个符合要求的相邻节点，并对总身份数量设有限制，以检测符合性节点是否正遭受选择性干扰。该测试还存在计算耗时高、且在某些环境中误报率较高的问题。

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