协作频谱感测可以融合多个认知用户的感知结果，从而提高感知结果的准确性。 但是，感知结果的多源特征导致系统中的安全性问题。 当恶意用户攻击的可能性很高时，传统算法可以正确识别恶意用户。 但是，当降低恶意用户攻击的可能性时，几乎不可能使用传统算法正确区分诚实用户和恶意用户，这大大降低了感知性能。 针对上述问题，本文基于β函数和反馈迭代数学方法，提出了一种基于多渠道协作条件的恶意用户识别算法（β-MIAMC），该算法涉及对认知用户在多个子领域的表现进行综合评估。识别恶意用户的渠道。 仿真结果表明，在相