6、脑电信号关键词识别与传感器网络Sybil攻击安全分析

脑电信号关键词识别与传感器网络Sybil攻击安全分析

1. 脑电信号相关研究概述

脑电信号（EEG）的研究在多个领域展现出重要价值，众多学者围绕其开展了丰富的研究工作。这些研究涵盖了从脑电信号中进行关键词识别、脑活动监测、情绪识别、运动意图分类等多个方面。
- 脑电信号分类算法 ：F. Lotte等人对基于脑电信号的脑 - 机接口分类算法进行了10年的更新回顾，为该领域的研究提供了全面的参考。
- 脑电信号处理技术 ：F. Lotte还撰写了关于脑 - 机接口中脑电信号处理技术的教程，详细介绍了用于心理状态识别的相关技术。
- 脑电信号在不同场景的应用
- K. Amarasinghe等人利用人工神经网络进行基于脑电信号的脑活动监测。
- C. Chen等人使用脑电功率谱参数评估观看3D电视时的视觉疲劳。
- S.-Y. Dong等人对自我相关句子阅读时的隐含意图进行基于脑电信号的分类。

2. 传感器网络安全与Sybil攻击

2.1 传感器网络安全攻击类型

远程传感器网络在保障组织安全方面面临挑战，存在多种类型的有害活动。这些攻击可分为动态攻击和静态攻击，部分攻击针对特定目标，部分则在连接、信息关联和应用层展开，还有一些发生在认证状态。
- 动态攻击 ：如Sybil攻击、sinkhole攻击和sneak攻击等，通过发送非法数据影响网络。
- 静态攻击 ：主要影响连接资产，如网络的生命周期