論文の概要: Explainable Adversarial Learning Framework on Physical Layer Secret Keys Combating Malicious Reconfigurable Intelligent Surface

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.06663v2
• Date: Sun, 08 Dec 2024 22:42:12 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-10 14:50:04.068762
• Title: Explainable Adversarial Learning Framework on Physical Layer Secret Keys Combating Malicious Reconfigurable Intelligent Surface
• Title（参考訳）: 悪質な再構成可能な知的表面を含む物理層秘密鍵を用いた説明可能な逆学習フレームワーク
• Authors: Zhuangkun Wei, Wenxiu Hu, Junqing Zhang, Weisi Guo, Julie McCann,
• Abstract要約: マン・イン・ザ・ミドルRIS(MITM-RIS)の盗聴に対処する逆学習フレームワークを提案する。 提案手法では,PL-SKGが正統なユーザ間で高い鍵となる合意を達成できることが示唆された。 これにより、将来の6Gで信頼できない反射デバイスと無線通信をセキュアにする道が開ける。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.395948560939216
• License:
• Abstract: Reconfigurable intelligent surfaces (RIS) can both help and hinder the physical layer secret key generation (PL-SKG) of communications systems. Whilst a legitimate RIS can yield beneficial impacts, including increased channel randomness to enhance PL-SKG, a malicious RIS can poison legitimate channels and crack almost all existing PL-SKGs. In this work, we propose an adversarial learning framework that addresses Man-in-the-middle RIS (MITM-RIS) eavesdropping which can exist between legitimate parties, namely Alice and Bob. First, the theoretical mutual information gap between legitimate pairs and MITM-RIS is deduced. From this, Alice and Bob leverage adversarial learning to learn a common feature space that assures no mutual information overlap with MITM-RIS. Next, to explain the trained legitimate common feature generator, we aid signal processing interpretation of black-box neural networks using a symbolic explainable AI (xAI) representation. These symbolic terms of dominant neurons aid the engineering of feature designs and the validation of the learned common feature space. Simulation results show that our proposed adversarial learning- and symbolic-based PL-SKGs can achieve high key agreement rates between legitimate users, and is further resistant to an MITM-RIS Eve with the full knowledge of legitimate feature generation (NNs or formulas). This therefore paves the way to secure wireless communications with untrusted reflective devices in future 6G.
• Abstract（参考訳）: 再構成可能なインテリジェントサーフェス(RIS)は、通信システムの物理層秘密鍵生成(PL-SKG)を阻害する。 適切なRISは、PL-SKGを増強するためのチャネルランダム性の増加を含む有益な影響をもたらすが、悪意のあるRISは、正当なチャネルを毒化し、ほとんど全ての既存のPL-SKGを分解する。 本研究では,Alice と Bob の2つの正統派間で存在可能な,MITM-RIS (Man-in-the-middle RIS) eavesdropping に対処する逆学習フレームワークを提案する。 まず、正当なペアとMITM-RISの理論的相互情報ギャップを推定する。 このことから、Alice氏とBob氏は、MITM-RISと重複しない共通の特徴空間を学ぶために、敵対的学習を活用している。 次に、トレーニングされた正規共通特徴生成器を説明するために、シンボル説明可能なAI(xAI)表現を用いて、ブラックボックスニューラルネットワークの信号処理の解釈を支援する。 これらの支配的なニューロンの象徴的な用語は、特徴設計の工学と学習された共通特徴空間の検証に役立つ。 シミュレーションの結果,提案した逆学習型およびシンボリックベースPL-SKGは,正規ユーザ間での高いキーコンセンサスを達成でき,また,正規機能生成(NNや公式)の知識を十分に備えたMITM-RIS Eveにさらに耐性があることが示唆された。 これにより、将来の6Gで信頼できない反射デバイスと無線通信をセキュアにする方法が確立される。

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