論文の概要: Recurrent Neural Network-based Anti-jamming Framework for Defense Against Multiple Jamming Policies

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2208.09518v1
• Date: Fri, 19 Aug 2022 19:12:38 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-08-23 13:40:14.537447
• Title: Recurrent Neural Network-based Anti-jamming Framework for Defense Against Multiple Jamming Policies
• Title（参考訳）: 複数のジャミング対策のための繰り返しニューラルネットワークによるアンチジャミングフレームワーク
• Authors: Ali Pourranjbar, Georges Kaddoum, and Walid Saad
• Abstract要約: 本稿では,現在のジャミング攻撃に対処するアンチ・ジャミング法を提案する。 単一および複数のジャマーシナリオにおいて、ユーザとジャマー間の相互作用は、リカレントニューラルネットワーク(RNN)を使用してモデル化される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 77.53658708277409
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Conventional anti-jamming methods mainly focus on preventing single jammer attacks with an invariant jamming policy or jamming attacks from multiple jammers with similar jamming policies. These anti-jamming methods are ineffective against a single jammer following several different jamming policies or multiple jammers with distinct policies. Therefore, this paper proposes an anti-jamming method that can adapt its policy to the current jamming attack. Moreover, for the multiple jammers scenario, an anti-jamming method that estimates the future occupied channels using the jammers' occupied channels in previous time slots is proposed. In both single and multiple jammers scenarios, the interaction between the users and jammers is modeled using recurrent neural networks (RNN)s. The performance of the proposed anti-jamming methods is evaluated by calculating the users' successful transmission rate (STR) and ergodic rate (ER), and compared to a baseline based on Q-learning (DQL). Simulation results show that for the single jammer scenario, all the considered jamming policies are perfectly detected and high STR and ER are maintained. Moreover, when 70 % of the spectrum is under jamming attacks from multiple jammers, the proposed method achieves an STR and ER greater than 75 % and 80 %, respectively. These values rise to 90 % when 30 % of the spectrum is under jamming attacks. In addition, the proposed anti-jamming methods significantly outperform the DQL method for all the considered cases and jamming scenarios.
• Abstract（参考訳）: 従来のジャミング法は主に、不変のジャミングポリシーによる単一ジャミングアタックの防止や、同様のジャミングポリシを持つ複数のジャミングアタックの妨害に重点を置いている。 これらのアンチジャミング法は、複数の異なるジャミングポリシーまたは異なるポリシーを持つ複数のジャミングポリシーに従って、1つのジャミングに対して効果がない。 そこで本稿では,現行のジャミング攻撃に対処可能なアンチジャミング手法を提案する。 また,マルチジャマーシナリオでは,前回のスロットでジャマーの占有チャネルを用いて将来の占有チャネルを推定するアンチジャミング手法が提案されている。 単一および複数のジャマーシナリオにおいて、ユーザとジャマー間のインタラクションは、recurrent neural networks (rnn)を使用してモデル化される。 提案手法の性能は,ユーザの送信率(STR)とエルゴディックレート(ER)を算出し,Q-learning(DQL)に基づくベースラインと比較することにより評価した。 シミュレーションの結果、単一のジャムマーシナリオでは、すべてのジャムポリシーが完全に検出され、高いSTRとERが維持されることが示された。 さらに、スペクトルの70%が複数のジャマーからの攻撃を受けている場合、提案手法は、それぞれ75%および80%以上のSTRとERを達成する。 これらの値は、スペクトルの30%が妨害攻撃を受けているときに90%まで上昇する。 さらに、提案手法は、考慮されたすべてのケースとジャミングシナリオにおいて、DQLメソッドよりも大幅に優れている。

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