АДАПТИВНЕ ПЕРЕШКОДОПОДАВЛЕННЯ У БЕЗПРОВОДОВИХ МЕРЕЖАХ НА ОСНОВІ ШТУЧНОГО ШУМУ

Автор(и)

DOI:

https://doi.org/10.18372/2410-7840.26.20015

Анотація

Адаптивне перешкодоподавлення на основі штучного шуму є перспективним підходом до підвищення безпеки безпроводових мереж. У традиційних системах криптографічного захисту зловмисники можуть використовувати атаки на фізичному рівні для перехоплення сигналу. Одним із ефективних методів захисту є використання штучного шуму (Artificial Noise, AN), який генерує спеціально створені завади для ускладнення несанкціонованого доступу. У статті досліджено принципи адаптивного контролю потужності штучного шуму на основі градієнтного спуску. Запропонований підхід дозволяє динамічно регулювати рівень шуму залежно від параметрів каналу зв’язку, таких як відстань до зловмисника, рівень сигналу та наявність завад. Для моделювання було використано дані безпроводової сенсорної мережі (WSN) з відкритого репозиторію, що дозволило оцінити вплив адаптивного шуму на втрати пакетів і рівень сигналу. Отримані результати показали, що оптимізований метод дозволяє ефективно знижувати ймовірність перехоплення без значного погіршення якості зв’язку для легітимного користувача. Запропонована модель може бути застосована у сучасних системах мобільного зв’язку, мережах IoT, а також у критичних інфраструктурах, що потребують підвищеного рівня захисту даних.

Біографії авторів

Станіслава Кудренко, Державний університет «Київський авіаційний інститут»

к.т.н., доцент, доцент кафедри комп'ютерних систем та мереж, Державного некомерційного підприємства «Державний університет «Київський авіаційний інститут», м.Київ, Україна.

Валерій Козловський, Державний університет «Київський авіаційний інститут»

д.т.н., професор, завідувач кафедри технічного захисту інформації, Державного некомерційного підприємства «Державний університет «Київський авіаційний інститут», м. Київ, Україна.

Анна Столяр, Державний університет «Київський авіаційний інститут»

Аспірантка кафедри комп'ютерних систем та мереж, Державного некомерційного підприємства «Державний університет «Київський авіаційний інститут», м.Київ, Україна.

Посилання

Phan N. N., Nguyen S. Q. Artificial Noise-aided Adaptive Secure Transmissions. 2022 International Conference on Advanced Technologies for Communications. Ha Noi, Vietnam, 20-22 October 2022. P. 230-

doi: 10.1109/ATC55345.2022.9942978.

Kang T. et al. Federated Low-Rank Adaptation with Differential Privacy over Wireless Networks. arXiv preprint arXiv:2411.07806, 2024. [Online]. Available: https://arxiv.org/abs/2411.07806.

Rajabi M.E., Khaleghi Bizaki H., Shafiee M. Adaptive Wireless Covert Communication with Full/Half- Duplex Transceiver using Artificial Noise. Arab J Sci Eng. 2024. doi: 10.1007/s13369-024-09800-1.

Khodadadi H. R., Falsafi S. Improvement of security in wireless communication networks with directional modulation and artificial noise. Scientific Journal of Electronical & Cyber Defence. 2023. [Online]. Available: https://www.sid.ir/fileserver/jf/1134-267714-fa-1082998.pdf

Ju Y. et al. Artificial noise hopping: A practical secure transmission technique with experimental analysis for millimeter wave systems. IEEE Systems Journal. 2020. Vol. 14, iss. 4. P. 5121-5132. doi: 10.1109/JSYST.2020.2976852.

Wang S. et al. Artificial noise aided hybrid analog-digital beamforming for secure transmission in MIMO millimeter wave relay systems. IEEE Access. 2019. Vol. 7. P. 28597-28606. doi: 10.1109/ACCESS.2019.2902144.

Yang N., Elkashlan M., Duong T. Q. Optimal transmission with artificial noise in MISOME wiretap channels. IEEE Transactions on Wireless Communications. 2015. Vol. 14, no. 5. P. 2476-2490. [Online]. Available: http://www.eecs.qmul.ac.uk/~maged/Optimal%20transmission%20with%20artificial%20noise%20in%20MI SOME%20wiretap%20channels.pdf

Wang W. et al. On the impact of adaptive eavesdroppers in multi-antenna cellular networks. IEEE Transactions on Communications. 2017. Vol. 65, no. 8. P. 3424-3437. doi: 10.1109/TIFS.2017.2746010.

Zhou X., McKay M. R. Secure transmission with artificial noise over fading channels: Achievable rate and optimal power allocation. IEEE Transactions on Vehicular Technology. 2010. Vol. 59, no. 6. P. 3831-3842. [Online]. Available: https://arxiv.org/pdf/1006.5938

Wang P. et al. Resource allocation optimization for secure multidevice wirelessly powered backscatter communication with artificial noise. IEEE Transactions on Wireless Communications. 2022. Vol. 21, no. 4.

P. 2532-2547. doi: 10.1109/TWC.2022.3162137.

Khemapech I., Miller A., Duncan I. A survey of transmission power control in wireless sensor networks. Proceedings of PGNet, 2007. P. 15-20.

Hung C. W. et al. Transmission power control in wireless sensor networks using fuzzy adaptive data rate. Sensors. 2022. Vol. 22, no. 24. [Online]. Available: https://www.mdpi.com/1424-8220/22/24/9963.

##submission.downloads##

Опубліковано

2025-05-20