在不完美 CSI 下基于学习的友好干扰保护 MIMO 窃听信道
信息论
2024-10-29 v2 信号处理
math.IT
摘要
由于其广播特性，无线通信特别容易受到窃听攻击。为了有效应对窃听者，现有的安全技术通常需要准确的信道状态信息 (CSI)（例如用于友好干扰 (FJ)）和/或收发器处的额外计算资源（例如基于密码学的解决方案），遗憾的是这在实践中可能不可行。这一挑战在低端物联网设备中更为严峻。因此，我们引入了一种新颖的基于深度学习的 FJ 框架，该框架可以在不完美 CSI 甚至没有合法信道 CSI 的情况下有效击败窃听攻击。特别地，我们首先开发了一种基于自编码器的带 FJ 的通信架构，即 AEFJ，以在不要求合法信道完美 CSI 的情况下，联合最大化保密速率并最小化接收端的块错误率。此外，为了处理没有 CSI 的情况，我们利用互信息神经估计 (MINE) 概念，并设计了一种基于 MINE 的 FJ 方案，该方案可以实现与需要完美 CSI 的传统 FJ 方法相当的安全性能。在多输入多输出 (MIMO) 系统中的大量仿真表明，我们提出的解决方案可以有效应对各种设置下的窃听攻击。此外，所提出的框架可以将 MIMO 安全和检测任务无缝集成到统一的端到端学习过程中。这种集成方法可以显著最大化吞吐量并最小化块错误率，为增强无线通信系统中的通信安全性提供了良好的解决方案。
引用
@article{arxiv.2312.07011,
title = {Securing MIMO Wiretap Channel with Learning-Based Friendly Jamming under Imperfect CSI},
author = {Bui Minh Tuan and Diep N. Nguyen and Nguyen Linh Trung and Van-Dinh Nguyen and Nguyen Van Huynh and Dinh Thai Hoang and Marwan Krunz and Eryk Dutkiewicz},
journal= {arXiv preprint arXiv:2312.07011},
year = {2024}
}
备注
12 pages, 15 figures