Sicherheit in NOMA-fähigen IIoT-Netzwerken verbessern

Das Internet der Dinge (IoT) wird in verschiedenen Branchen immer wichtiger. Im industriellen Sektor nennt man das Industrial IoT (IIoT). Es verbindet viele Geräte mit dem Internet, sodass Daten in Echtzeit geteilt und analysiert werden können, zum Beispiel in Bereichen wie Stromversorgung, Transport, Gesundheitswesen und Fertigung. Aber wenn viele Geräte gleichzeitig versuchen, sich zu verbinden, wird es schwierig, die Sicherheit ihrer Informationen zu gewährleisten.

Eine Methode, um die Kommunikation im IIoT zu verbessern, ist Non-Orthogonal Multiple Access (NOMA). Dadurch können mehrere Geräte die gleichen Kommunikationsressourcen teilen, was hilft, mit dem Mangel an verfügbarem Spektrum umzugehen. Aber wenn viele Geräte dieselben Ressourcen nutzen, wird die Sicherheit zu einem ernsten Problem. Wenn ein Gerät die Kommunikation eines anderen abfangen kann, ist sensible Information in Gefahr.

#Die Herausforderung der Sicherheit

Im IIoT-Kontext ist die Sicherheit sensibler Informationen entscheidend. Die Geräte müssen nicht nur effektiv kommunizieren, sondern auch sicherstellen, dass ihre Daten privat bleiben. Traditionelle Kommunikationsmethoden bieten nicht immer das notwendige Mass an Sicherheit. Deshalb konzentrieren sich Forscher und Fachleute aus der Industrie zunehmend darauf, neue Wege zu finden, um die Kommunikation in NOMA-fähigen Netzwerken zu sichern.

Bei NOMA kommunizieren die Geräte, indem sie ein kombiniertes Signal senden. Die empfangenden Geräte müssen dann ihr eigenes Signal von anderen trennen. Diese gemeinsame Kommunikation kann jedoch dazu führen, dass andere Geräte möglicherweise die Kommunikation abfangen. Das schafft die Notwendigkeit für zuverlässige Methoden, um die Kommunikation zu sichern und sicherzustellen, dass Geräte nicht in die Informationen anderer hören können.

#Der Bedarf an Non-Orthogonal Multiple Access

NOMA hat als Lösung Aufmerksamkeit erregt, um die Kommunikation unter einer grossen Anzahl von Geräten mit begrenzten Ressourcen effektiv zu steuern. Indem mehrere Geräte auf die gleichen Zeit- und Frequenzslots zugreifen können, geht NOMA den Herausforderungen der Bandbreitenknappheit nach. Diese Methode kann die Effizienz der Kommunikation steigern, wirft aber auch ernsthafte Fragen zur Vertraulichkeit der übermittelten Daten auf.

#Physikalische Sicherheit

Um Sicherheitsbedenken in der drahtlosen Kommunikation anzugehen, sind Techniken der Physikalischen Sicherheit (PLS) entstanden. PLS basiert auf der Variabilität drahtloser Kanäle und der Störungen, die zwischen Signalen entstehen. Durch die Nutzung dieser Variationen ist es möglich, die von den beabsichtigten Geräten empfangenen Daten zu verbessern und gleichzeitig die von potenziellen Abhörern abgefangenen Signale zu reduzieren. Das macht PLS zu einer attraktiven Option zur Sicherung der NOMA-Kommunikation in einem IIoT-Umfeld.

#Bestehende Forschung und Einschränkungen

Mehrere Studien haben die Anwendungen von NOMA untersucht, um die Konnektivität für IIoT-Geräte zu verbessern. Einige Arbeiten haben sich darauf konzentriert, die Zuteilung von Ressourcen wie Entschlüsselungsreihenfolgen und Leistungspegel zu optimieren, um Informationen vor unbefugtem Zugriff zu schützen. Viele Studien haben jedoch angenommen, dass die Geräte die Signale anderer perfekt trennen können. Diese Annahme könnte in realen Szenarien nicht zutreffen, da Geräte oft Schwierigkeiten haben, eine perfekte Trennung aufgrund von Hardware- und Verarbeitungskapazitäten zu erreichen.

Die meisten Studien haben sich auf das Risiko externer Abhörer konzentriert, aber nicht berücksichtigt, dass Geräte, die dieselben Ressourcen nutzen, möglicherweise auch die Kommunikation der anderen abfangen könnten. Das schafft die Notwendigkeit, Methoden zu untersuchen, die eine Sichere Kommunikation gewährleisten, wenn die Geräte als untrusted betrachtet werden.

#Berücksichtigung von Ressourcenbeschränkungen

Bei der Erforschung von Sicherheit in NOMA-Netzwerken ist es wichtig, die Praktikabilität der Geräte zu berücksichtigen. Viele Geräte im IIoT-Kontext haben begrenzte Ressourcen, was die Fähigkeit zur effektiven Trennung von Signalen beeinträchtigt. Dies wird oft als imperfekte sukzessive Interferenzunterdrückung (SIC) bezeichnet. Da die Geräte ressourcenbeschränkt sind, ist es entscheidend zu überlegen, wie residuale Interferenzen von unvollständiger Signaltrennung die Sicherheitsmassnahmen beeinflussen werden.

#Ziel der Studie

Diese Studie hat das Ziel, ein sicheres NOMA-fähiges IIoT-Netzwerk zu schaffen, das die Herausforderungen untrusted Geräte und imperfekte SIC angeht. Das Ziel ist es, die in diesen Netzwerken verwendeten Ressourcen zu optimieren, damit jedes Gerät ein Kommunikationsniveau aufrechterhalten kann, das seine Informationen schützt, während die Beschränkungen jedes Geräts berücksichtigt werden.

Indem wir uns auf sichere Entschlüsselungsreihenfolgen und Leistungszuweisungen konzentrieren, können wir die Geheimhaltungsfairness unter den Geräten verbessern und sicherstellen, dass jedes Gerät ausreichend Ressourcen hat, um zu kommunizieren, ohne seine Daten zu gefährden.

#Netzwerkmodell

Um das Netzwerk zu analysieren, betrachten wir ein Szenario, in dem eine Basisstation mit zwei Geräten unter Verwendung von NOMA-Techniken kommuniziert. Beide Geräte werden als untrusted behandelt, was bedeutet, dass sie versuchen könnten, die Kommunikation des anderen abzufangen. Die Kommunikation von der Basisstation zu jedem Gerät durchläuft verschiedene Störungen, die beeinflussen können, wie klar jedes Gerät seine beabsichtigten Nachrichten empfängt.

#NOMA-Übertragungsprinzip

Bei NOMA kombiniert die Basisstation die Nachrichtensignale, die für mehrere Geräte bestimmt sind, und sendet dieses kombinierte Signal. Sobald die Geräte dieses Signal empfangen, müssen sie SIC verwenden, um ihre beabsichtigten Nachrichten von der Kombination zu trennen. Die Reihenfolge, in der die Geräte ihre Nachrichten entschlüsseln, kann die Qualität und Sicherheit ihrer Kommunikation erheblich beeinflussen.

#Potenzielle Entschlüsselungsreihenfolgen mit untrusted Geräten

Da die Geräte untrusted sind, kann jedes Gerät versuchen, sein eigenes Signal oder das Signal des anderen Geräts zu jedem Zeitpunkt zu entschlüsseln. Dies schafft mehrere potenzielle Entschlüsselungsreihenfolgen. In einem Zwei-Geräte-Szenario gibt es vier mögliche Entschlüsselungsreihenfolgen, was zu verschiedenen Sicherheitsniveaus für jedes Gerät führt.

#Erreichbare Raten und Sicherheitsmassnahmen

Um eine sichere Kommunikation zu gewährleisten, wird die erreichbare Geheimhaltungsrate basierend darauf bestimmt, wie gut ein Gerät sein Signal von einem interferierenden Signal trennen kann. Die Geheimhaltungsrate spiegelt den Unterschied zwischen der Datenrate wider, die ein Gerät erzielt, wenn es seine eigenen Informationen entschlüsselt, und der Rate, die ein anderes Gerät erzielt, das diese Informationen abfängt.

#Bewertung von Entschlüsselungsreihenfolgen für die Sicherheit

Unter den vier möglichen Entschlüsselungsreihenfolgen ist es wichtig zu identifizieren, welche Reihenfolgen eine positive Geheimhaltungsrate für beide Geräte erzielen können. Bestimmte Entschlüsselungsreihenfolgen könnten möglicherweise nicht ausreichend Sicherheit für eines oder beide Geräte bieten, daher ist es notwendig, praktikable Entschlüsselungsstrategien zu finden.

#Bedeutung der Fairness in der Ressourcenzuteilung

Bei der Optimierung der Ressourcen in einem IIoT-Netzwerk ist die Fairness der Geheimhaltung entscheidend. Es ist wichtig, dass schwächere Geräte genügend Ressourcen erhalten, um ihre Kommunikation aufrechtzuerhalten, ohne unter den Handlungen stärkerer Geräte zu leiden. Das Ziel sollte sein, die minimale Geheimhaltungsrate zu maximieren, um sicherzustellen, dass alle Geräte sicher kommunizieren können.

#Gemeinsamer Optimierungsansatz

Durch die gemeinsame Optimierung der sicheren Entschlüsselungsreihenfolge und der Leistung, die jedem Gerät zugewiesen wird, können wir auf die Geheimhaltungsfairness hinarbeiten. Dies umfasst die Analyse der Beziehungen zwischen verschiedenen Entschlüsselungsreihenfolgen und wie die Leistungszuweisung die Gesamtleistung des Netzwerks beeinflussen kann.

#Optimale Entschlüsselungsreihenfolge und Leistungszuweisung

Um die Ressourcen richtig zuzuweisen, beginnen wir damit, die optimale Entschlüsselungsreihenfolge zu identifizieren, die die minimale Geheimhaltungsrate maximiert. Sobald die Entschlüsselungsreihenfolge festgelegt ist, kann die Leistungszuweisung weiter optimiert werden, um sicherzustellen, dass alle Geräte ihre Kommunikationsintegrität gegenüber potenziellen Bedrohungen aufrechterhalten.

#Numerische Ergebnisse und Beobachtungen

Nach der Durchführung verschiedener Simulationen mit unterschiedlichen Parametern können wir die Wirksamkeit unseres Ansatzes validieren. Diese Simulationen vergleichen die Leistung unserer gemeinsamen Optimierungsstrategie mit herkömmlichen Methoden. Durch die Analyse der durchschnittlichen Geheimhaltungsrate unter verschiedenen Bedingungen gewinnen wir Einblicke in die insgesamt verbesserten Leistungen.

#Fazit

Zusammenfassend hebt diese Studie die Bedeutung hervor, ein sicheres NOMA-fähiges IIoT-Netzwerk im Angesicht untrusted Geräte zu schaffen. Durch den Fokus auf imperfekte SIC und die Berücksichtigung residualer Interferenzen können wir effektive Strategien entwickeln, die die Sicherheit maximieren und gleichzeitig die Fairness unter den Geräten gewährleisten. Zukünftige Studien könnten zusätzliche Szenarien erkunden und möglicherweise diese Konzepte auf grössere Netzwerke mit mehreren Geräten anwenden.