HoloTrace：面向 mmWave MIMO-OFDM 系统的位置隐私保护解决方案
机器学习
2025-09-30 v1 人工智能
摘要
6G 移动通信网络的技术创新为用户设备 (UE) 定位带来了前所未有的能力，但也引发了关于物理层位置隐私的严重关切。本文引入 HoloTrace，一种依托用户端对位置相关特征进行欺骗，以防止基站从接收到的信号中提取精确位置信息的信号级隐私保护框架。该框架在 mmWave MIMO-OFDM 系统中，用户对位置参数（如到达角 AoA、发射角 AoD 和到达时差 TDoA）进行欺骗。无需任何协议修改或网络端支持，方法以策略性方式扰动导频传输，防止基站执行非授权的 UE 定位。该方法允许 UE 欺骗其位置而保持发射器不变。我们将欺骗建模为统一的受限秩投影问题，并提供在不同信道状态信息 (CSI) 条件下（包括有无 CSI 知识的情形）的闭式解。仿真结果确认，所提出的方法使 UE 能够蒙蔽基站，导致显著的定位误差，而链路容量的影响取决于被欺骗位置。我们的发现表明 HoloTrace 是一种实用且稳健的面向未来 6G 网络的隐私保护解决方案。
关键词
引用
@article{arxiv.2509.23443,
title = {Factor Decorrelation Enhanced Data Removal from Deep Predictive Models},
author = {Wenhao Yang and Lin Li and Xiaohui Tao and Kaize Shi},
journal= {arXiv preprint arXiv:2509.23443},
year = {2025}
}
备注
accepted by NeurIPS 2025