論文の概要: Covert Communications via Adversarial Machine Learning and Reconfigurable Intelligent Surfaces

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2112.11414v1
• Date: Tue, 21 Dec 2021 18:23:57 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-12-22 14:20:10.778260
• Title: Covert Communications via Adversarial Machine Learning and Reconfigurable Intelligent Surfaces
• Title（参考訳）: 逆機械学習と再構成可能なインテリジェントサーフェスによるカバートコミュニケーション
• Authors: Brian Kim and Tugba Erpek and Yalin E. Sagduyu and Sennur Ulukus
• Abstract要約: 再構成可能なインテリジェントサーフェス(RIS)は、信号の散乱と反射プロファイルを制御するために単位セルの配列に依存する。 本稿では,RISの存在下での隠蔽通信について考察する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 46.34482158291128
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: By moving from massive antennas to antenna surfaces for software-defined wireless systems, the reconfigurable intelligent surfaces (RISs) rely on arrays of unit cells to control the scattering and reflection profiles of signals, mitigating the propagation loss and multipath attenuation, and thereby improving the coverage and spectral efficiency. In this paper, covert communication is considered in the presence of the RIS. While there is an ongoing transmission boosted by the RIS, both the intended receiver and an eavesdropper individually try to detect this transmission using their own deep neural network (DNN) classifiers. The RIS interaction vector is designed by balancing two (potentially conflicting) objectives of focusing the transmitted signal to the receiver and keeping the transmitted signal away from the eavesdropper. To boost covert communications, adversarial perturbations are added to signals at the transmitter to fool the eavesdropper's classifier while keeping the effect on the receiver low. Results from different network topologies show that adversarial perturbation and RIS interaction vector can be jointly designed to effectively increase the signal detection accuracy at the receiver while reducing the detection accuracy at the eavesdropper to enable covert communications.
• Abstract（参考訳）: ソフトウェア定義の無線システム用アンテナ面からアンテナ面へ移動することにより、再構成可能なインテリジェントサーフェス(RIS)は、信号の散乱と反射プロファイルを制御するためにユニットセルの配列に依存し、伝搬損失とマルチパス減衰を緩和し、カバーとスペクトル効率を向上させる。 本稿では,RISの存在下での隠蔽通信について考察する。 RISによる送信が進行中であるが、意図された受信機と盗聴器の両方が、独自のディープニューラルネットワーク(DNN)分類器を使用して、この送信を個別に検出しようとする。 ris相互作用ベクトルは、送信信号を受信機に集中させ、送信信号を盗聴者から遠ざけるという2つの(潜在的に矛盾する)目的のバランスをとるように設計されている。 秘密通信を強化するため、送信機の信号に敵の摂動を加え、受信機への影響を低く保ちながら盗聴者の分類を騙す。 異なるネットワークトポロジから得られた結果は、逆方向の摂動とRIS相互作用ベクトルを協調的に設計し、受信機における信号検出精度を効果的に向上し、盗聴器における検出精度を低減し、秘密通信を可能にすることを示す。

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