論文の概要: CovertAuth: Joint Covert Communication and Authentication in MmWave Systems
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.08904v1
- Date: Fri, 11 Jul 2025 09:19:25 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-07-15 18:48:21.770106
- Title: CovertAuth: Joint Covert Communication and Authentication in MmWave Systems
- Title（参考訳）: CovertAuth:MmWaveシステムにおける共同カバート通信と認証
- Authors: Yulin Teng, Keshuang Han, Pinchang Zhang, Xiaohong Jiang, Yulong Shen, Fu Xiao,
- Abstract要約: ビームアライメント(BA)はミリ波通信において重要なプロセスである。
BAは盗聴や身元確認攻撃に特に脆弱である。
本稿では,このような攻撃に対するBAフェーズの安全性を高めるために,CovertAuthという新しいセキュアなフレームワークを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 23.84881074442097
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Beam alignment (BA) is a crucial process in millimeter-wave (mmWave) communications, enabling precise directional transmission and efficient link establishment. However, due to characteristics like omnidirectional exposure and the broadcast nature of the BA phase, it is particularly vulnerable to eavesdropping and identity impersonation attacks. To this end, this paper proposes a novel secure framework named CovertAuth, designed to enhance the security of the BA phase against such attacks. In particular, to combat eavesdropping attacks, the closed-form expressions of successful BA probability and covert transmission rate are first derived. Then, a covert communication problem aimed at jointly optimizing beam training budget and transmission power is formulated to maximize covert communication rate, subject to the covertness requirement. An alternating optimization algorithm combined with successive convex approximation is employed to iteratively achieve optimal results. To combat impersonation attacks, the mutual coupling effect of antenna array impairments is explored as a device feature to design a weighted-sum energy detector based physical layer authentication scheme. Moreover, theoretical models for authentication metrics like detection and false alarm probabilities are also provided to conduct performance analysis. Based on these models, an optimization problem is constructed to determine the optimal weight value that maximizes authentication accuracy. Finally, simulation results demonstrate that CovertAuth presents improved detection accuracy under the same covertness requirement compared to existing works.
- Abstract（参考訳）: ビームアライメント(BA)はミリ波通信において重要なプロセスであり、正確な指向性伝送と効率的なリンク確立を可能にする。
しかし、全方位露光やBA相の放送特性などの特徴から、盗聴や身元確認攻撃に特に脆弱である。
そこで本研究では,このような攻撃に対するBAフェーズの安全性を高めるために,CovertAuthという新しいセキュアなフレームワークを提案する。
特に、盗聴攻撃に対処するために、BA確率と秘密伝達率のクローズドフォーム表現を導出する。
そして、その秘密性要件に基づき、ビームトレーニング予算と送信電力を共同最適化することを目的とした隠蔽通信問題を定式化して、隠蔽通信率を最大化する。
逐次凸近似と組み合わせた交互最適化アルゴリズムを用いて、最適結果を反復的に達成する。
アンテナアレイ障害の相互結合効果を重み付きエネルギー検出器を用いた物理層認証方式の設計装置として検討した。
さらに、性能分析を行うために、検出や誤報確率などの認証指標の理論モデルも提供される。
これらのモデルに基づいて、認証精度を最大化する最適な重み値を決定するために最適化問題を構築する。
最後に、シミュレーションの結果、CovertAuthは既存の作業と比較して、同一の隠蔽条件下での検出精度の向上を実証した。
関連論文リスト
- A Gradient-Optimized TSK Fuzzy Framework for Explainable Phishing Detection [0.0]
既存のフィッシング検出手法は高い精度と説明可能性の両立に苦慮している。
勾配に基づく手法により最適化された1次高木・スゲノ・カンファジィ推論モデルに基づく新しいフィッシングURL検出システムを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-04-25T18:31:05Z) - Blockchain Meets Adaptive Honeypots: A Trust-Aware Approach to Next-Gen IoT Security [6.649910168731417]
エッジコンピューティングベースのNext-Generation Wireless Networks (NGWN)-IoTは、大規模サービスプロビジョニングのために帯域幅を拡張できる。
既存の侵入検知・防止方法は、敵の攻撃戦略を継続的に適応させるため、限られたセキュリティを提供する。
本稿では,この課題に対処するための動的攻撃検出・防止手法を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-04-22T19:36:19Z) - Byzantine-Resilient Over-the-Air Federated Learning under Zero-Trust Architecture [68.83934802584899]
我々は,セキュアな適応クラスタリング(FedSAC)を用いたフェデレーション学習(Federated Learning)と呼ばれる,無線通信のための新しいビザンチン・ロバストFLパラダイムを提案する。
FedSACは、デバイスの一部をゼロ信頼アーキテクチャ(ZTA)ベースのビザンティン識別と適応デバイスクラスタリングによる攻撃から保護することを目的としている。
実験精度と収束率の両面から,提案手法よりもFedSACの方が優れていることを示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-03-24T01:56:30Z) - Theoretical Insights in Model Inversion Robustness and Conditional Entropy Maximization for Collaborative Inference Systems [89.35169042718739]
協調推論により、クラウドサーバに機密データを公開することなく、エンドユーザは強力なディープラーニングモデルを活用することができる。
近年の研究では、これらの中間機能は、情報が漏洩し、生データをモデル反転攻撃(MIA)によって再構築できるため、プライバシーを十分に保持できないことが判明している。
この研究はまず、与えられた中間特徴の入力の条件エントロピーが、任意のMIAの下での再構成平均二乗誤差(MSE)の保証された下界を与えることを理論的に証明する。
そして、ガウス混合推定に基づいて、この条件付きエントロピーを有界化するための微分可能かつ可解な尺度を導出し、逆ロバスト性を高める条件付きエントロピーアルゴリズムを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-03-01T07:15:21Z) - IBD-PSC: Input-level Backdoor Detection via Parameter-oriented Scaling Consistency [20.61046457594186]
ディープニューラルネットワーク(DNN)は、バックドア攻撃に対して脆弱である。
本稿では、悪意のあるテスト画像のフィルタリングを行うための、シンプルで効果的な入力レベルのバックドア検出(IBD-PSCと呼ばれる)を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-05-16T03:19:52Z) - Enhancing Security in Federated Learning through Adaptive
Consensus-Based Model Update Validation [2.28438857884398]
本稿では,ラベルフリップ攻撃に対して,FL(Federated Learning)システムを構築するための高度なアプローチを提案する。
本稿では,適応的しきい値設定機構と統合されたコンセンサスに基づく検証プロセスを提案する。
以上の結果から,FLシステムのレジリエンスを高め,ラベルフリップ攻撃の顕著な緩和効果が示唆された。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-03-05T20:54:56Z) - Robust and efficient verification of graph states in blind
measurement-based quantum computation [52.70359447203418]
Blind Quantum Computing (BQC) は、クライアントのプライバシを保護するセキュアな量子計算手法である。
資源グラフ状態が敵のシナリオで正確に準備されているかどうかを検証することは重要である。
本稿では,任意の局所次元を持つ任意のグラフ状態を検証するための,堅牢で効率的なプロトコルを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-05-18T06:24:45Z) - Over-the-Air Federated Learning with Privacy Protection via Correlated
Additive Perturbations [57.20885629270732]
我々は、複数のユーザ/エージェントからエッジサーバへの勾配更新をOtA(Over-the-Air)で送信することで、無線フェデレーション学習のプライバシー面を考察する。
従来の摂動に基づく手法は、トレーニングの精度を犠牲にしてプライバシー保護を提供する。
本研究では,エッジサーバにおけるプライバシリークの最小化とモデル精度の低下を目標とする。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-10-05T13:13:35Z) - Partial Identification with Noisy Covariates: A Robust Optimization
Approach [94.10051154390237]
観測データセットからの因果推論は、しばしば共変量の測定と調整に依存する。
このロバストな最適化手法により、広範囲な因果調整法を拡張し、部分的同定を行うことができることを示す。
合成および実データセット全体で、このアプローチは既存の手法よりも高いカバレッジ確率でATEバウンダリを提供する。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-02-22T04:24:26Z) - Bayesian Optimization with Machine Learning Algorithms Towards Anomaly
Detection [66.05992706105224]
本稿では,ベイズ最適化手法を用いた効果的な異常検出フレームワークを提案する。
ISCX 2012データセットを用いて検討したアルゴリズムの性能を評価する。
実験結果から, 精度, 精度, 低コストアラームレート, リコールの観点から, 提案手法の有効性が示された。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-08-05T19:29:35Z)
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。