[논문 리뷰] Secure Massive MIMO Transmission in the Presence of an Active Eavesdropper

Yongpeng Wu, Robert Schober외 3명|arXiv (Cornell University)|2015. 05. 06.

Wireless Communication Security Techniques참고 문헌 13인용 수 4

한 줄 요약

이 논문은 업링크 트레이닝 동안 피롤 오염을 유발하는 능동적 납치자에 대비한 안전한 대량 MIMO 전송 방식을 제안한다. 점근적 분석과 인공 노이즈(AN) 프리코딩을 활용하여 기밀율 최적화를 위한 폐형 최적 전력 할당을 유도하고, 낮은 질서의 상관 구조를 이용한 노르말 공간 프리코딩기를 제안하여 납치자의 채널을 무력화함으로써 사용자와 납치자의 상관 하위공간이 수직일 경우 완벽한 기밀성을 달성한다.

ABSTRACT

In this paper, we investigate secure and reliable transmission strategies for multi-cell multi-user massive multiple-input multiple-output (MIMO) systems in the presence of an active eavesdropper. We consider a time-division duplex system where uplink training is required and an active eavesdropper can attack the training phase to cause pilot contamination at the transmitter. This forces the precoder used in the subsequent downlink transmission phase to implicitly beamform towards the eavesdropper, thus increasing its received signal power. We derive an asymptotic achievable secrecy rate for matched filter precoding and artificial noise (AN) generation at the transmitter when the number of transmit antennas goes to infinity. For the achievability scheme at hand, we obtain the optimal power allocation policy for the transmit signal and the AN in closed form. For the case of correlated fading channels, we show that the impact of the active eavesdropper can be completely removed if the transmit correlation matrices of the users and the eavesdropper are orthogonal. Inspired by this result, we propose a precoder null space design exploiting the low rank property of the transmit correlation matrices of massive MIMO channels, which can significantly degrade the eavesdropping capabilities of the active eavesdropper.

연구 동기 및 목표

• TDD 대량 MIMO 시스템에서 능동적 납치자가 유도하는 피롤 오염의 위협을 해결하기 위해, 이는 정상 사용자 성능을 떨어뜨리고 납치 능력을 증가시킨다.
• 전송 안테나 수가 무한히 증가할 때, 매칭 필터 프리코딩과 인공 노이즈(AN) 생성의 점근적 가용 기밀율 표현을 유도한다.
• 기밀율을 최대화하기 위해 정보 신호와 인공 노이즈 사이의 최적 전력 할당을 폐형으로 결정한다.
• 채널 상관 행렬의 낮은 질서의 구조를 이용하여 납치자의 채널을 무력화하는 프리코딩 기법을 설계한다. 특히 상관 fading 환경에서 유의미하다.
• 납치자의 영향을 완전히 제거할 수 있는 조건을 설정한다. 특히 사용자와 납치자의 신호 하위공간이 상호 수직일 경우에 해당한다.

제안 방법

• 대량 MIMO 시스템에서 매칭 필터 프리코딩과 인공 노이즈를 사용할 때, 안테나 수가 많아지는 조건에서 기밀율의 점근적 표현을 유도한다.
• 랜덤 행렬 이론을 사용하여, 안테나 수가 무한히 증가할 때 정상 사용자와 납치자의 신호 대 간섭 및 노이즈 비율(SINR)의 점근적 행동을 분석한다.
• 점근적 기밀율 표현에 기반하여 정보 신호와 인공 노이즈 사이의 폐형 최적 전력 할당 정책을 유도한다.
• 채널 상관 행렬의 낮은 질서 성질을 활용하여, 납치자의 상관 행렬의 영공간에 인공 노이즈를 정렬하는 노르말 공간 프리코더를 제안한다.
• 납치자의 채널이 완전히 무력화되는 조건을 분석한다: 정상 사용자의 신호 하위공간과 납치자의 하위공간이 상호 수직일 경우.
• 유도된 표현의 타당성을 점근적 분석과 시뮬레이션 기반 검증을 통해 검증한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 능동적 납치자가 업링크 피롤 트레이닝 단계를 오염시킬 경우, 대량 MIMO 시스템에서의 점근적 가용 기밀율은 무엇인가?
• RQ2 대규모 안테나 환경에서 기밀율을 최대화하기 위해 정보 신호와 인공 노이즈 사이의 전력 할당을 어떻게 최적화해야 하는가?
• RQ3 상관 fading 채널에서 능동적 납치자의 영향을 완전히 제거할 수 있는 조건은 무엇인가?
• RQ4 대량 MIMO 채널 상관 행렬의 낮은 질서 구조를 활용하여 납치자의 채널을 무력화하는 프리코딩기를 설계할 수 있는가?
• RQ5 피롤 오염가 존재하는 상황에서 제안된 노르말 공간 프리코딩기의 성능 향상은 기존 기법 대비 얼마나 향상되는가?

주요 결과

• 매칭 필터 프리코딩과 인공 노이즈 생성에 대해 기밀율의 점근적 가용 표현을 폐형으로 도출하여, 시스템 파라미터의 정밀 최적화를 가능하게 한다.
• 정보 신호와 인공 노이즈 사이의 최적 전력 할당을 폐형으로 도출하였으며, i.i.d. fading 채널에서 안정적인 기밀 전송을 위해 정보 신호 전력이 임계값 이하일 필요가 있음을 보여준다.
• 상관 fading 채널에서, 정상 사용자와 납치자의 신호 하위공간이 수직일 경우 납치자의 영향은 완전히 사라진다.
• 채널 상관 행렬의 낮은 질서 성질을 기반으로 한 제안된 노르말 공간 프리코더는 납치자의 채널을 효과적으로 악화시켜 기밀 성능을 크게 향상시킨다.
• 이론적 분석을 통해 인공 노이즈가 납치자의 상관 행렬의 영공간에 정렬될 때 기밀율이 최대가 되며, 특히 납치자의 채널이 상관성 있고 낮은 질서일 경우에 유의미하다.
• 시뮬레이션 결과는 점근적 분석을 검증하였으며, 유도된 전력 할당 및 프리코딩 기법이 강한 피롤 오염 조건에서도 높은 기밀율을 달성함을 보여준다.