論文の概要: A Survey on Artificial Noise for Physical Layer Security: Opportunities, Technologies, Guidelines, Advances, and Trends
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.06500v1
- Date: Wed, 09 Jul 2025 02:54:05 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-07-10 17:37:43.442853
- Title: A Survey on Artificial Noise for Physical Layer Security: Opportunities, Technologies, Guidelines, Advances, and Trends
- Title(参考訳): 物理層セキュリティのための人工騒音に関する調査--機会・技術・ガイドライン・進歩・動向
- Authors: Hong Niu, Yue Xiao, Xia Lei, Jiangong Chen, Zhihan Xiao, Mao Li, Chau Yuen,
- Abstract要約: 人工ノイズ(AN)は、無線通信の安全性を高めるために、チャネルの空間自由度を利用することができる。
本稿では,ANの開発,基礎,背景について紹介する。
本稿では,様々なANを組み込んだシナリオとANを組み込んだ技術に関する研究の現状を概観する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 23.07135428713042
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Due to the broadcast nature of wireless communications, physical-layer security has attracted increasing concerns from both academia and industry. Artificial noise (AN), as one of the promising physical-layer security techniques, is capable of utilizing the spatial degree-of-freedom of channels to effectively enhance the security of wireless communications. In contrast to other physicallayer security techniques, the key distinguishing feature of AN is to generate specific interfering signals according to channel characteristics, increasing the secrecy capacity by reducing the wiretap channel capacity without affecting the legitimate channel capacity. Hence, this paper provides the latest survey of AN, including its evolution, modeling, backgrounds, applications, and future trends. Initially, we introduce the development, fundamentals, and backgrounds of AN. Subsequently, we highlight a comprehensive survey of the current state of research on various AN-empowered scenarios and AN-combined technologies. Finally, we discuss some technical challenges to tackle for AN-aided wireless security in the future.
- Abstract(参考訳): 無線通信の放送性のため、物理層セキュリティは学術と産業の両方から関心を集めている。
有望な物理層セキュリティ技術の一つである人工ノイズ(AN)は、無線通信のセキュリティを効果的に強化するために、チャネルの空間的自由度を利用することができる。
他の物理層セキュリティ技術とは対照的に、ANの鍵となる特徴は、チャネル特性に応じて特定の干渉信号を生成することである。
したがって、本論文は、その進化、モデリング、背景、アプリケーション、将来のトレンドを含む、ANに関する最新の調査を提供する。
最初は、ANの開発、基礎、背景を紹介します。
その後、様々なAN駆動シナリオとAN組み込み技術に関する研究の現状を概観する。
最後に,将来的にAN支援無線セキュリティに取り組むための技術的課題について論じる。
関連論文リスト
- Generative AI for Vulnerability Detection in 6G Wireless Networks: Advances, Case Study, and Future Directions [7.991374874432769]
生成AI(GAI)は、合成データ生成、マルチモーダル推論、適応学習を活用して、セキュリティフレームワークを強化する、トランスフォーメーションソリューションとして登場した。
本稿では、コード監査、プロトコルセキュリティ、クラウド・エッジ・ディフェンス、ハードウェア保護などに焦点を当て、GAIによる脆弱性検出を6G無線ネットワークに統合することを検討する。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-06-25T14:36:31Z) - Secure Physical Layer Communications for Low-Altitude Economy Networking: A Survey [76.36166980302478]
低高度経済ネットワーク(LAENet)は変革的パラダイムとして浮上している。
LAENetにおける物理層通信は、航空通信環境の固有の特性により、セキュリティ上の脅威が増大している。
本調査は, LAENetにおける物理層通信に対する既存の安全対策を総合的に検討する。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-04-12T09:36:53Z) - VENENA: A Deceptive Visual Encryption Framework for Wireless Semantic Secrecy [11.556652571936633]
盗聴は、無線通信のセキュリティとプライバシーに対する長年の脅威だった。
我々は,VENENA (Eavesdropping NegAtion) のための Visual ENcryption という新しいフレームワークを提案する。
PLD、ビジュアル暗号化、画像中毒といった技術を組み合わせて、セマンティックトランスミッションをセキュアにするための包括的なメカニズムを組み込む。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-01-18T08:40:02Z) - Generative AI for Secure Physical Layer Communications: A Survey [80.0638227807621]
Generative Artificial Intelligence(GAI)は、AIイノベーションの最前線に立ち、多様なコンテンツを生成するための急速な進歩と非並行的な能力を示す。
本稿では,通信ネットワークの物理層におけるセキュリティ向上におけるGAIの様々な応用について,広範な調査を行う。
私たちは、物理的レイヤセキュリティの課題に対処する上で、GAIの役割を掘り下げ、通信の機密性、認証、可用性、レジリエンス、整合性に重点を置いています。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-02-21T06:22:41Z) - AI-Based Energy Transportation Safety: Pipeline Radial Threat Estimation
Using Intelligent Sensing System [52.93806509364342]
本稿では,分散光ファイバーセンシング技術に基づくエネルギーパイプラインの放射状脅威推定手法を提案する。
本稿では,包括的信号特徴抽出のための連続的マルチビュー・マルチドメイン機能融合手法を提案する。
本研究では,事前学習モデルによる伝達学習の概念を取り入れ,認識精度と学習効率の両立を図る。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-12-18T12:37:35Z) - Generative AI for Physical Layer Communications: A Survey [76.61956357178295]
生成人工知能(GAI)は、デジタルコンテンツ生産の効率を高める可能性がある。
複雑なデータ分散を分析するGAIの能力は、無線通信にとって大きな可能性を秘めている。
本稿では、信号分類、チャネル推定、等化といった従来の問題から、インテリジェントな反射面やジョイントソースチャネル符号化といった新たなトピックまで、GAIの物理層での通信への応用に関する包括的な調査を行う。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-12-09T15:20:56Z) - Artificial Intelligence for Satellite Communication: A Review [91.3755431537592]
この研究は、AI、その多様なサブフィールド、そして最先端のアルゴリズムの概要を提供する。
さまざまな衛星通信分野へのAIの適用は、ビームホッピング、アンチジャミング、ネットワークトラフィック予測、チャネルモデリング、テレメトリマイニング、電離圏シンチレーション検出、干渉管理、リモートセンシング、行動モデリング、スペースエアグラウンド統合、エネルギー管理など、優れた可能性を実証しています。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-01-25T13:01:16Z)
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。