Malicious Jamming(악의적인 방해)란 무엇입니까?
Malicious Jamming 악의적인 방해 - In this letter, the UAV-enabled relay communication is investigated, where the UAV relay forwards the information received from the ground source node to the ground destination node under malicious jamming. [1] In the network, the anti-jamming spectrum sharing has to not only coordinate spectrum access of users, but also combat the malicious jamming. [2] In this paper, we consider a new secure spatial modulation scenario with a full-duplex (FD) malicious attacker Mallory owning eavesdropping capacity, where Mallory works on FD model and transmits a malicious jamming such as artificial noise (AN) to interfere with legitimate user Bob. [3] Wireless communication is vulnerable to malicious jamming due to its inherent broadcast characteristics. [4] In addition, the cylindrical arrays can mitigate the impact of malicious jamming by placing a null in the array pattern at the destination in the direction of the jammer. [5]이 편지에서는 UAV 중계기가 지상 소스 노드에서 수신한 정보를 악의적인 재밍 상태에서 지상 목적지 노드로 전달하는 UAV 지원 중계 통신을 조사합니다. [1] 네트워크에서 방해 전파 방지 스펙트럼 공유는 사용자의 스펙트럼 액세스를 조정해야 할 뿐만 아니라 악의적인 방해 전파와도 싸워야 합니다. [2] 본 논문에서는 도청 능력을 소유한 전이중(FD) 악의적인 공격자 Mallory가 있는 새로운 보안 공간 변조 시나리오를 고려합니다. 단발. [3] 무선 통신은 고유한 방송 특성으로 인해 악의적인 재밍에 취약합니다. [4] 또한 원통형 어레이는 재머 방향의 대상에서 어레이 패턴에 null을 배치하여 악의적인 재밍의 영향을 완화할 수 있습니다. [5]
External Malicious Jamming
In intelligent multi-channel blocking jamming environment, the proposed JMAA adopts multi-agent reinforcement learning to make online channel selection, which can effectively tackle the external malicious jamming and avoid the internal mutual interference among sensor nodes. [1] In sweep jamming scenarios, on the one hand, the proposed CMAA can tackle the external malicious jamming. [2]지능형 다중 채널 차단 방해 전파 환경에서 제안된 JMAA는 온라인 채널 선택을 위해 다중 에이전트 강화 학습을 채택하여 외부 악의적 방해 전파를 효과적으로 처리하고 센서 노드 간의 내부 상호 간섭을 피할 수 있습니다. [1] 스윕 재밍 시나리오에서 제안된 CMAA는 외부 악성 재밍을 해결할 수 있습니다. [2]
malicious jamming attack 악의적인 방해 공격
Due to the inherent openness of wireless channels, data transmission in user-centric ultra-dense networks (UUDNs) is vulnerable to eavesdropping and malicious jamming attacks (EJA). [1] On the other hand, because of the openness characteristic of wireless communications, malicious jammers can disrupt the legitimate communications of legitimate users by sending jamming signals, thus users also need to fully consider how to defend against malicious jamming attacks. [2] Multi-access edge computing (MEC) system is developing to take advantage of the adjacent computation devices to reach better performance for IoT networks, and has to fight against malicious jamming attacks and heavy co-channel interference. [3] This setup is motivated by cyber security issues for networked control systems in the presence of packet losses due to malicious jamming attacks where the attacker's strategy is not known a priori. [4] However, GPS may not always be available, even in open outdoor areas, because it is vulnerable to natural interference and malicious jamming attacks. [5] To simultaneously support a large number of devices, it is critical to know the transmission capacity of the network in the design stage, especially when malicious jamming attacks exist. [6] This wireless vehicle-to-vehicle communication is however vulnerable to malicious jamming attacks. [7]무선 채널의 고유한 개방성으로 인해 사용자 중심 UUDN(초고밀도 네트워크)의 데이터 전송은 도청 및 EJA(악의적인 방해 전파)에 취약합니다. [1] 반면에, 무선 통신의 개방성 특성 때문에 악의적인 방해 전파는 방해 신호를 보내 합법적인 사용자의 합법적인 통신을 방해할 수 있으므로 사용자는 악의적인 방해 전파에 대한 방어 방법도 충분히 고려해야 합니다. [2] MEC(다중 액세스 에지 컴퓨팅) 시스템은 IoT 네트워크의 더 나은 성능에 도달하기 위해 인접한 계산 장치를 활용하도록 개발되고 있으며 악의적인 방해 전파 및 심한 동일 채널 간섭에 맞서 싸워야 합니다. [3] 이 설정은 공격자의 전략이 사전에 알려지지 않은 악의적인 재밍 공격으로 인한 패킷 손실이 있는 네트워크 제어 시스템에 대한 사이버 보안 문제에 의해 동기가 부여됩니다. [4] 그러나 GPS는 자연 간섭 및 악의적인 전파 방해 공격에 취약하기 때문에 개방된 야외 공간에서도 항상 사용할 수 있는 것은 아닙니다. [5] 많은 수의 장치를 동시에 지원하기 위해서는 특히 악의적인 재밍 공격이 존재할 때 설계 단계에서 네트워크의 전송 용량을 아는 것이 중요합니다. [6] 그러나 이 무선 차량 간 통신은 악의적인 전파 방해 공격에 취약합니다. [7]