論文の概要: Distributed Physical Layer Authentication and Collaborative RSMA in Non-Terrestrial Networks via Graph Reinforcement Learning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2609.09475v1
- Date: Tue, 08 Sep 2026 21:46:12 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-09-10 19:44:08.823322
- Title: Distributed Physical Layer Authentication and Collaborative RSMA in Non-Terrestrial Networks via Graph Reinforcement Learning
- Title（参考訳）: グラフ強化学習による地球外ネットワークにおける分散物理層認証と協調RSMA
- Abstract要約: 正当なチャネル状態情報(CSI)にアクセスせずに、受動的、位置対応、静的な盗聴器
秘密スペクトル効率(SSE)を最大化するマルチゾーンシステム(SAFA-MZ)に対するセキュア適応認証を提案する。
その結果,単線通信よりも平均SSEを最大135%,ANなしでは21%向上することが示唆された。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.0965265618008315
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Existing physical-layer authentication (PLA) schemes for non-terrestrial networks (NTNs) often rely on single-anchor verification, lack joint authentication-transmission design, and ignore tag privacy leakage under eavesdropping. In this paper, we consider passive, location-aware, static eavesdroppers without access to legitimate channel state information (CSI). Under this threat model, we propose secure adaptive federated authentication for multi-zone NTN systems (SAFA-MZ) that maximizes secrecy spectral efficiency (SSE) while ensuring authentication reliability, power limits, and coverage constraints. The main idea is to embed group-level authentication tags into a collaborative multi-layer rate-splitting multiple access (RSMA) transmission structure. Private and common signals are jointly beamformed, artificial noise (AN) is used to reduce information leakage, and group differential privacy (GDP) protects tag information against inference attacks. In addition, users are grouped by semantic priority to allocate SSE based on information importance. We formulate a joint SSE maximization problem under authentication reliability and probabilistic secrecy constraints, optimizing high-altitude platform station (HAPS) placement, user association, and RSMA power allocation. The resulting problem is solved using a repair-based cross-entropy method (RCEM) and a graph-aware advantage actor-critic algorithm (GA2C). RCEM scales quadratically with the number of users, while GA2C scales linearly and achieves scalable, low-latency inference. Simulation results under both colluding and non-colluding eavesdroppers show that the proposed method improves average SSE by up to 135% over single-connect transmission and 21% over the scheme without AN. These results confirm SAFA-MZ offers a scalable and secure solution for dynamic NTN environments.
- Abstract（参考訳）: 既存の地球外ネットワーク(NTN)の物理層認証(PLA)方式は、シングルアンカー認証、共同認証・送信設計の欠如、盗聴時のタグのプライバシー漏洩を無視することが多い。
本稿では,適切なチャネル状態情報(CSI)にアクセスできない受動的,位置対応,静的な盗聴器について考察する。
この脅威モデルでは,マルチゾーンNTNシステム(SAFA-MZ)に対して,認証信頼性,電力制限,カバレッジ制約を確保しつつ,秘密スペクトル効率(SSE)を最大化するセキュアな適応型フェデレーション認証を提案する。
主なアイデアは、グループレベルの認証タグを協調的な多層レート分割多重アクセス構造(RSMA)に埋め込むことである。
プライベート信号と共通信号は共同ビームフォーミングされ、情報漏洩を低減するために人工ノイズ(AN)が使用され、グループ差分プライバシー(GDP)はタグ情報を推論攻撃から保護する。
さらに、ユーザがセマンティック優先度でグループ化され、情報重要度に基づいてSSEを割り当てる。
我々は,認証信頼性と確率的秘密制約の下での協調SSE最大化問題を定式化し,高高度プラットフォームステーション(HAPS)配置,ユーザアソシエーション,RSMA電力割り当てを最適化する。
その結果,修復型クロスエントロピー法 (RCEM) とグラフ対応のアドバンテージアクター・アクター・クリティック・アルゴリズム (GA2C) を用いて解決した。
RCEMはユーザ数と2次にスケールし、GA2Cは線形にスケールし、スケーラブルで低レイテンシの推論を実現する。
その結果, 単線通信よりも平均SSEを最大135%, ANなしでは21%向上することが示唆された。
これらの結果は、SAFA-MZが動的NTN環境に対してスケーラブルでセキュアなソリューションを提供することを確認した。
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