論文の概要: Secure Low-altitude Maritime Communications via Intelligent Jamming

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2511.06659v1
• Date: Mon, 10 Nov 2025 03:16:19 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-11-11 21:18:45.048796
• Title: Secure Low-altitude Maritime Communications via Intelligent Jamming
• Title（参考訳）: インテリジェントジャミングによる低高度海上通信のセキュア化
• Authors: Jiawei Huang, Aimin Wang, Geng Sun, Jiahui Li, Jiacheng Wang, Weijie Yuan, Dusit Niyato, Xianbin Wang,
• Abstract要約: 低高度無線ネットワーク (LAWN) は海上通信の有効なソリューションとして登場している。 オープンで明確なUAV通信チャネルは、海上のLAWNを盗聴攻撃に対して脆弱にする。 本稿では,動的盗難対策にインテリジェントジャミングを用いた低高度海上通信システムを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 53.42658269206017
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Low-altitude wireless networks (LAWNs) have emerged as a viable solution for maritime communications. In these maritime LAWNs, unmanned aerial vehicles (UAVs) serve as practical low-altitude platforms for wireless communications due to their flexibility and ease of deployment. However, the open and clear UAV communication channels make maritime LAWNs vulnerable to eavesdropping attacks. Existing security approaches often assume eavesdroppers follow predefined trajectories, which fails to capture the dynamic movement patterns of eavesdroppers in realistic maritime environments. To address this challenge, we consider a low-altitude maritime communication system that employs intelligent jamming to counter dynamic eavesdroppers with uncertain positioning to enhance the physical layer security. Since such a system requires balancing the conflicting performance metrics of the secrecy rate and energy consumption of UAVs, we formulate a secure and energy-efficient maritime communication multi-objective optimization problem (SEMCMOP). To solve this dynamic and long-term optimization problem, we first reformulate it as a partially observable Markov decision process (POMDP). We then propose a novel soft actor-critic with conditional variational autoencoder (SAC-CVAE) algorithm, which is a deep reinforcement learning algorithm improved by generative artificial intelligence. Specifically, the SAC-CVAE algorithm employs advantage-conditioned latent representations to disentangle and optimize policies, while enhancing computational efficiency by reducing the state space dimension. Simulation results demonstrate that our proposed intelligent jamming approach achieves secure and energy-efficient maritime communications.
• Abstract（参考訳）: 低高度無線ネットワーク (LAWN) は海上通信の有効なソリューションとして登場している。 これらの海上のLAWNでは、無人航空機(UAV)は、その柔軟性と展開の容易さから、無線通信の実用的な低高度プラットフォームとして機能する。 しかし、オープンで明確なUAV通信チャネルは、海上のLAWNを盗聴攻撃に対して脆弱にする。 既存のセキュリティアプローチでは、eavesdropperは事前に定義された軌道を辿り、現実的な海洋環境におけるeavesdropperの動的な動きパターンを捉えるのに失敗することが多い。 この課題に対処するために、インテリジェントジャミングを利用した低高度海上通信システムについて検討する。 このようなシステムでは、機密率とUAVのエネルギー消費の相反する性能指標のバランスをとる必要があるため、安全でエネルギー効率の良い海上通信多目的最適化問題(SEMCMOP)を定式化する。 この動的で長期の最適化問題を解決するため、まず部分的に観測可能なマルコフ決定プロセス(POMDP)として再検討する。 次に, 条件付き変分オートエンコーダ(SAC-CVAE)アルゴリズムを提案する。 具体的には、SAC-CVAEアルゴリズムは、状態空間次元を小さくすることで計算効率を向上しつつ、利点条件付き潜在表現を用いてポリシーを歪め、最適化する。 シミュレーションの結果,提案手法は安全でエネルギー効率のよい海上通信を実現する。

関連論文リスト

• Security-Aware Joint Sensing, Communication, and Computing Optimization in Low Altitude Wireless Networks [83.84711311344918]
  I SCCは低高度無線ネットワーク(LAWN)の中核部の一つである。 本稿では,通信の秘密性を考慮したI SCCの連成性能最適化について検討する。 進化的最適化の目的に応じて進化的演算子を適応的に選択する深層Q-network(DQN)に基づく多目的進化アルゴリズムを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-11-03T11:06:41Z)
• When UAV Swarm Meets IRS: Collaborative Secure Communications in Low-altitude Wireless Networks [68.45202147860537]
  低高度無線ネットワーク (LAWN) は、多様なアプリケーションに対して、拡張されたカバレッジ、信頼性、スループットを提供する。 これらのネットワークは、既知のおよび潜在的に未知の盗聴者の両方から重大なセキュリティ上の脆弱性に直面している。 本稿では,Swarm内で選択されたUAVを仮想アンテナアレイとして機能させる,LAWNのための新しいセキュア通信フレームワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-10-25T02:02:14Z)
• Low-altitude UAV Friendly-Jamming for Satellite-Maritime Communications via Generative AI-enabled Deep Reinforcement Learning [72.23178920029957]
  本稿では,低高度無人航空機(UAV)による衛星海上通信システムを提案する。 安全衛星・海上通信多目的最適化問題(SSMCMOP)を定式化する。 動的かつ長期の最適化問題を解くため、マルコフ決定過程に再構成する。 次に,トランスサック (TransSAC) アルゴリズムを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-01-26T10:13:51Z)
• Dual UAV Cluster-Assisted Maritime Physical Layer Secure Communications via Collaborative Beamforming [47.191944685913036]
  無人航空機(UAV)は、海上無線通信を支援する中継プラットフォームとして使用できる。 共同ビームフォーミング(CB)は、遠隔での海上通信のためにUAV中継を支援するために、信号強度と範囲を増強することができる。 本稿では,海上無線通信における物理層セキュリティを実現するために,CBを経由した二重UAVクラスタアシストシステムを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-12-08T14:11:02Z)

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。