Apr, 2023

使用区块链技术的安全路由协议以缓解 MANET 中的攻击

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TL;DR介绍了 MANET 网络的安全性问题、攻击分类、以及基于 blockchain 技术的安全路由算法 (SRA)，并通过 PDR 和吞吐量测试，分析了该算法的性能及与 Q-AODV 和 DSR 算法的比较。
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发现论文，激发创造
  • 基于神经辐射场的智能多层次视图合成架构

    通过提出的优化路由选择策略，使用红火蚁策略改进按需源路由系统，通过预测路由故障和能量利用来选择路径，评估结果表明该策略提高了网络生命周期，降低了节点能量消耗和端到端延迟。

    Nov, 2023

  • QSMVM: 面向 MANET 视频流服务的 QoS 感知和社交感知多度量路由协议

    修改原有的 MMDSR 协议，加入社交度量，以提高信任指标而不显著影响服务质量。

    Dec, 2023

  • BE-RAN：区块链启用的具有去中心化身份管理和隐私保护通信的开放式 RAN

    本文提出了基于区块链的无线接入网络（BE-RAN）, 实现超低延迟和弹性按需服务，提供安全、私密的身份认证和管理，通过去中心化实现更好的操作模式和点对点通信，以及通过有效的隐私保护方法提高通信效率。

    Jan, 2021

  • 利用图神经网络分析 MANET 通信流量

    研究了 Graph Neural Networks 在 Mobile Ad-Hoc Networks 上的应用，并利用 PyTorch Geometric 框架对 MANETs 数据集进行了分析。通过 GraphSAGE（SAG）模型进行边缘预测任务，取得了平均 82.1％的准确性。

    Dec, 2022

  • SafeRNet: 互联网车联网和移动群智感知时代的安全交通路由

    本研究提出了一个名为 SafeRNet 的安全道路计算框架，利用广泛的交通数据和先进的技术，包括物联网和云计算。SafeRNet 收集历史数据和流媒体交通数据，并使用贝叶斯网络模型形成安全路线模型，以改善现代技术辅助下的交通系统中的驾驶员安全。

    May, 2018

  • 使用证明随机数区块链实现安全的车辆通信

    本文提出了一种基于 Proof-of-Nonce 区块链算法的自动驾驶实现物理层安全的方案，通过识别常量 Nonce 来达到传输加密的目的，防止黑客入侵并且实现了足够的安全度量。

    Nov, 2020

  • 无线 MEC 网络中动态资源分配的安全深度强化学习

    本文提出了一个基于区块链安全的深度强化学习优化框架，用于分散的无线移动边缘计算网络中的数据管理和资源分配。我们设计了一种低延迟的基于声誉的股权证明共识协议，用于选择高可靠的区块链启用的基站，以安全存储移动边缘计算用户请求并防止数据篡改攻击。我们将移动边缘计算资源分配优化建模为一个约束的马尔可夫决策过程，以平衡最小处理延迟和拒绝服务概率。我们使用移动边缘计算汇总特征作为深度强化学习的输入，显著减少了剩余服务处理时间的高维输入。我们的设计的约束深度强化学习有效地获得适应动态拒绝服务要求的最佳资源分配。我们提供了大量的仿真结果和分析来验证我们的区块链安全的深度强化学习框架比基准区块链共识协议和移动边缘计算资源分配算法更具有更高的安全性、可靠性和资源利用率。

    Dec, 2023

  • 区块链网络的网络安全风险管理：博弈论方法

    本文提出了一种基于 Stackelberg 博弈的区块链服务市场模型，它使用经济工具（如密码保险）来中和区块链网络中的攻击，并为基础设施提供者、区块链提供者和用户制定最优定价和投资策略以优化他们的效益。

    Apr, 2018

  • 车联网及其接入技术安全漏洞及对策综述

    本文从三个方面研究了连接和自主驾驶汽车的安全，包括安全攻击和对策，不同 VANETs 访问技术的安全性挑战与防范对策以及不同访问技术的性能、安全挑战和异构技术的比较。研究结果表明，VANETs 实体失控将损害道路用户的安全、隐私和安全并可能涉及法律风险、数据、时间和财务损失。

    Mar, 2019

  • 基于区块链的 5G 网络分布式机器学习安全框架 PIRATE

    该研究提出了一种基于区块链分片技术的安全计算框架 PIRATE，并通过案例研究展示了其在分布式学习中的作用，解决了在 5G 时代分布式学习中可能遭受拜占庭攻击的问题。

    Dec, 2019