論文の概要: PCA-Featured Transformer for Jamming Detection in 5G UAV Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.15312v2
• Date: Tue, 11 Mar 2025 15:01:44 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-12 19:16:32.691249
• Title: PCA-Featured Transformer for Jamming Detection in 5G UAV Networks
• Title（参考訳）: 5G UAVネットワークにおけるジャミング検出用PCA機能変換器
• Authors: Joseanne Viana, Hamed Farkhari, Pedro Sebastiao, Victor P Gil Jimenez,
• Abstract要約: 無人航空機(UAV)は、ネットワーク機能を損なう可能性のある攻撃を妨害することによる重大なセキュリティリスクに直面している。 従来の検出方法は、動作を動的に変更するAI駆動のジャミングに直面すると、しばしば不足する。 無線セキュリティ向上のための特徴表現を洗練するための新しいU字型トランスフォーマーアーキテクチャを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.5999777817331317
• License:
• Abstract: Unmanned Aerial Vehicles (UAVs) face significant security risks from jamming attacks, which can compromise network functionality. Traditional detection methods often fall short when confronting AI-powered jamming that dynamically modifies its behavior, while contemporary machine learning approaches frequently demand substantial feature engineering and struggle with temporal patterns in attack signatures. The vulnerability extends to 5G networks employing Time Division Duplex (TDD) or Frequency Division Duplex (FDD), where service quality may deteriorate due to deliberate interference. We introduce a novel U-shaped transformer architecture that leverages Principal Component Analysis (PCA) to refine feature representations for improved wireless security. The training process is regularized by incorporating the output entropy uncertainty into the loss function, a mechanism inspired by the Soft Actor-Critic (SAC) algorithm in Reinforcement Learning (RL) to enable robust jamming detection techniques. The architecture features a modified transformer encoder specially designed to process critical wireless signal features, including Received Signal Strength Indicator (RSSI) and Signal-to- Interference-plus-Noise Ratio (SINR) measurements. We complement this with a custom positional encoding mechanism that specifically accounts for the inherent periodicity of wireless signals,enabling a more accurate representation of temporal signal patterns. In addition, we propose a batch size scheduler and implement chunking techniques to optimize convergence for time series data. These advancements contribute to up to a ten times improvement in training speed within the advanced U-shaped encoder-decoder transformer model introduced in this study. Experimental evaluations demonstrate the effectiveness of our entropy-based approach, achieving detection rates of 85.06% in NLoS scenarios.
• Abstract（参考訳）: 無人航空機(UAV)は、ネットワーク機能を損なう可能性のある攻撃を妨害することによる重大なセキュリティリスクに直面している。 従来の検出方法は、動作を動的に変更するAIによるジャミングに直面すると、しばしば不足する。一方、現代の機械学習アプローチでは、重要な機能エンジニアリングと、攻撃シグネチャの時間パターンとの闘いが頻繁に要求される。 この脆弱性は、時間分割デュプレックス(TDD)または周波数分割デュプレックス(FDD)を使用した5Gネットワークにまで拡張され、意図的に干渉することでサービス品質が低下する可能性がある。 本稿では,PCA(Principal Component Analysis)を利用した新しいU字型トランスフォーマーアーキテクチャを提案する。 トレーニングプロセスは、出力エントロピーの不確実性を損失関数に組み込むことにより、強化学習(RL)におけるソフトアクター・クリティカル(SAC)アルゴリズムにインスパイアされたメカニズムにより、ロバストなジャミング検出技術を実現する。 このアーキテクチャは、受信信号強度指標(RSSI)やSINR(Signal-to-Interference-plus-Noise Ratio)測定など、重要な無線信号特徴を処理するために特別に設計された改良型トランスフォーマーエンコーダを備えている。 我々は、無線信号の本質的な周期性を特に考慮し、時間的信号パターンをより正確に表現する独自の位置符号化機構でこれを補完する。 さらに,バッチサイズスケジューラを提案し,時系列データの収束を最適化するためのチャンキング手法を実装した。 これらの進歩は、本研究で導入された先進的なU字型エンコーダ・デコーダ変換器モデルにおけるトレーニング速度の最大10倍の改善に寄与する。 実験により,NLoSシナリオにおける検出率85.06%を達成し,エントロピーに基づくアプローチの有効性を実証した。

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