論文の概要: A Fairness-Aware Strategy for B5G Physical-layer Security Leveraging Reconfigurable Intelligent Surfaces

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.06344v3
• Date: Tue, 07 Oct 2025 17:30:27 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-08 15:38:20.689867
• Title: A Fairness-Aware Strategy for B5G Physical-layer Security Leveraging Reconfigurable Intelligent Surfaces
• Title（参考訳）: 再構成可能なインテリジェントサーフェスを利用したB5G物理層セキュリティのためのフェアネス・アウェア戦略
• Authors: Alex Pierron, Michel Barbeau, Luca De Cicco, Jose Rubio-Hernan, Joaquin Garcia-Alfaro,
• Abstract要約: 再構成可能なインテリジェントサーフェス(Reconfigurable Intelligent Surfaces)は、電磁波特性を動的に変化させ、ビームフォーミングを強化する物理要素で構成されている。 それらは、物理層セキュリティの強化と同様に、行動する可能性がある。 しかし、セキュリティの改善に加えて、公正なコミュニケーションの概念を考えることが不可欠である。 本稿では,効率よくかつ公平に構成可能な知的表面強化学習システムを実現することを目的とした新しい手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.1794226570005898
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Reconfigurable Intelligent Surfaces are composed of physical elements that can dynamically alter electromagnetic wave properties to enhance beamforming and lead to improvements in areas with low coverage properties. Combined with Reinforcement Learning techniques, they have the potential to be conduct as well physical-layer security hardening. Yet, and in addition to security improvements, it is crucial to consider the concept of fair communication. Reconfigurable Intelligent Surfaces must ensure that User Equipment units receive their signals with adequate strength, without other units being deprived of service due to insufficient power. In this paper, we address such a problem. We explore the fairness properties of previous work and propose a novel method that aims at obtaining both an efficient and fair duplex Reconfigurable Intelligent Surface-Reinforcement Learning system for multiple legitimate User Equipment units without reducing the level of achieved physical-layer security hardening. In terms of contributions, we uncover a fairness imbalance of a previous physical-layer security hardening solution, validate our findings and report experimental work via simulation results. We also provide an alternative reward strategy to solve the uncovered problems and release both code and datasets to foster further research in the topics of this paper.
• Abstract（参考訳）: 再構成可能なインテリジェントサーフェスは、電磁波特性を動的に変化させ、ビームフォーミングを強化し、カバー特性の低い領域の改善につながる物理要素で構成されている。 強化学習技術と組み合わせることで、それらは物理層セキュリティ強化と同様に実行される可能性がある。 しかし、セキュリティの改善に加えて、公正なコミュニケーションの概念を考えることが不可欠である。 Reconfigurable Intelligent Surfacesは、ユーザ機器ユニットが十分な強度で信号を受信し、他のユニットが電力不足のためにサービスを停止することを保証する必要がある。 本稿ではそのような問題に対処する。 本稿では, 従来の作業の公正性について検討し, 達成された物理層セキュリティ強化のレベルを下げることなく, 複数の正統なユーザ機器に対して, 効率よくかつ公平に構成可能なインテリジェント表面強化学習システムを実現することを目的とした, 新たな手法を提案する。 コントリビューションの面では、これまでの物理層セキュリティ強化ソリューションの公平性の不均衡を明らかにし、その結果を検証し、シミュレーション結果を通じて実験結果を報告する。 我々はまた、未解決の問題を解決するための代替の報酬戦略を提供し、コードとデータセットの両方をリリースし、本論文のトピックにおけるさらなる研究を促進する。

関連論文リスト

• Joint Resource Management for Energy-efficient UAV-assisted SWIPT-MEC: A Deep Reinforcement Learning Approach [50.52139512096988]
  6G Internet of Things (IoT)ネットワークは、地上インフラストラクチャが利用できない遠隔地や災害シナリオにおいて、課題に直面している。 本稿では、指向性アンテナにより強化された新しい無人航空機(UAV)支援コンピューティングシステムを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-05-06T06:46:19Z)
• Federated Deep Reinforcement Learning for Energy Efficient Multi-Functional RIS-Assisted Low-Earth Orbit Networks [14.638758375246642]
  低地球軌道(LEO)に多機能再構成可能な知的表面(MF-RIS)を配置する新しいネットワークアーキテクチャを提案する。 信号反射のみを持つ従来のRISとは異なり、MF-RISは信号の反射、増幅、収穫を行うことができる。 提案するLEO-MF-RISアーキテクチャの有効性を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-01-19T15:31:05Z)
• Enhancing Spectrum Efficiency in 6G Satellite Networks: A GAIL-Powered Policy Learning via Asynchronous Federated Inverse Reinforcement Learning [67.95280175998792]
  ビームフォーミング,スペクトルアロケーション,リモートユーザ機器(RUE)アソシエイトを最適化するために,GAILを利用した新しいポリシー学習手法を提案する。 手動チューニングなしで報酬関数を自動的に学習するために、逆RL(IRL)を用いる。 提案手法は従来のRL手法よりも優れており,コンバージェンスと報酬値の14.6%の改善が達成されている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-27T13:05:02Z)
• Federated Learning With Energy Harvesting Devices: An MDP Framework [5.852486435612777]
  フェデレートラーニング(FL)では、エッジデバイスがローカルトレーニングを実行し、パラメータサーバと情報を交換する必要がある。 実用FLシステムにおける重要な課題は、バッテリ限定エッジ装置の急激なエネルギー枯渇である。 FLシステムにエネルギー回収技術を適用し, エッジデバイスを連続的に駆動する環境エネルギーを抽出する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-17T03:41:40Z)
• A Safe Deep Reinforcement Learning Approach for Energy Efficient Federated Learning in Wireless Communication Networks [37.71759652012053]
  Federated Learning(FL)は、分散AI技術を保存する重要なプライバシとして登場した。 現在FLで行われている努力にもかかわらず、その環境への影響は依然として未解決の問題である。 本稿では,必要な総エネルギーを最小化するために,関連機器の計算・通信資源のオーケストレーションを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-08-21T12:02:54Z)
• Lyapunov-Driven Deep Reinforcement Learning for Edge Inference Empowered by Reconfigurable Intelligent Surfaces [30.1512069754603]
  本稿では,ワイヤレスエッジにおけるエネルギー効率,低レイテンシ,高精度な推論のための新しいアルゴリズムを提案する。 本稿では,新しいデータを一連のデバイスで連続的に生成・収集し,動的キューシステムを通じて処理するシナリオについて考察する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-18T12:46:42Z)
• Differentially Private Federated Learning via Reconfigurable Intelligent Surface [27.004823731436765]
  フェデレートラーニング(FL)は、分散化されたローカルデータセットを共有せずに、グローバルモデルの協調トレーニングを可能にする。 本稿では,学習精度とプライバシのジレンマを軽減するために,再構成可能インテリジェントサーフェス (RIS) を用いたオーバー・ザ・エア FLシステムを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-03-31T13:45:02Z)
• Wirelessly Powered Federated Edge Learning: Optimal Tradeoffs Between Convergence and Power Transfer [42.30741737568212]
  無線電力伝送(WPT)を用いた電力機器の解法を提案する。 本研究の目的は、無線で駆動するFEEL(WP-FEEL)システムの導入に関するガイドラインの導出である。 その結果、WPTプロビジョニングに関する有用なガイドラインを提供し、学習パフォーマンスの保証を提供します。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-02-24T15:47:34Z)
• To Talk or to Work: Flexible Communication Compression for Energy Efficient Federated Learning over Heterogeneous Mobile Edge Devices [78.38046945665538]
  巨大なモバイルエッジデバイス上でのフェデレーション学習(FL)は、多数のインテリジェントなモバイルアプリケーションのための新たな地平を開く。 FLは、定期的なグローバル同期と継続的なローカルトレーニングにより、参加するデバイスに膨大な通信と計算負荷を課す。 フレキシブルな通信圧縮を可能にする収束保証FLアルゴリズムを開発。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-12-22T02:54:18Z)
• Phase Configuration Learning in Wireless Networks with Multiple Reconfigurable Intelligent Surfaces [50.622375361505824]
  RIS(Reconfigurable Intelligent Surfaces)は、電磁波伝搬の動的制御を提供する、高度にスケーラブルな技術である。 RISを内蔵した無線通信における大きな課題の1つは、複数のRISの低オーバーヘッドダイナミックな構成である。 RISの位相構成に対する低複雑さ教師あり学習手法を考案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-10-09T05:35:27Z)
• Optimization-driven Deep Reinforcement Learning for Robust Beamforming in IRS-assisted Wireless Communications [54.610318402371185]
  Intelligent Reflecting Surface (IRS)は、マルチアンテナアクセスポイント(AP)から受信機へのダウンリンク情報伝達を支援する有望な技術である。 我々は、APのアクティブビームフォーミングとIRSのパッシブビームフォーミングを共同最適化することで、APの送信電力を最小化する。 過去の経験からビームフォーミング戦略に適応できる深層強化学習(DRL)手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-05-25T01:42:55Z)
• Risk-Aware Energy Scheduling for Edge Computing with Microgrid: A Multi-Agent Deep Reinforcement Learning Approach [82.6692222294594]
  マイクログリッドを用いたMECネットワークにおけるリスク対応エネルギースケジューリング問題について検討する。 ニューラルネットワークを用いたマルチエージェントディープ強化学習(MADRL)に基づくアドバンテージアクター・クリティック(A3C)アルゴリズムを適用し,その解を導出する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-02-21T02:14:38Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。