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Sichere Schlüsselgenerierung mit Kalman-Filtern in der drahtlosen Kommunikation

In diesem Artikel geht's um 'ne Methode zur sicheren Schlüsselgenerierung mit Hilfe von Umweltsignal-Daten.

― 7 min Lesedauer


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Inhaltsverzeichnis

Der Anstieg vieler kostengünstiger drahtloser Geräte, die mit dem Internet der Dinge (IoT) verbunden sind, hat den Bedarf an einfachen und effektiven Möglichkeiten zur gemeinsamen Nutzung geheimer Schlüssel geschaffen. Diese Schlüssel sind entscheidend für die sichere Kommunikation zwischen Geräten. Ein Ansatz zur Generierung dieser Schlüssel besteht darin, Informationen aus der Umgebung zu nutzen, insbesondere wie sich Signale im Laufe der Zeit verändern, während sie durch die Luft reisen.

Wenn Geräte drahtlos kommunizieren, senden und empfangen sie Signale, die sowohl auf vorhersehbare als auch auf unvorhersehbare Weise variieren können. Ziel ist es, sichere Schlüssel ausschliesslich auf Basis der unvorhersehbaren Teile dieser Signale zu erstellen. In diesem Artikel wird eine Methode vorgestellt, die ein mathematisches Werkzeug namens Kalman-Filter verwendet, um die vorhersehbaren Teile der Signale zu entfernen, sodass nur die zufälligen Teile für die Schlüsselerzeugung genutzt werden.

Die Herausforderung der Schlüsselerzeugung

Mit zunehmender Anzahl von Geräten, die mit dem Internet verbunden sind, müssen sie ihre Kommunikation sicher halten. Traditionelle Methoden der Verschlüsselung erfordern oft viel Rechenleistung, was ein Problem für Geräte mit begrenzter Akkulaufzeit sein kann. Zudem stellen Fortschritte in der Quantencomputing-Technologie eine Gefahr für bestehende Verschlüsselungsmethoden dar, was es unerlässlich macht, neue Lösungen für sichere Kommunikation zu finden.

Geheime Schlüssel zu generieren, indem man physikalische Eigenschaften der drahtlosen Kommunikation nutzt, bietet eine vielversprechende Alternative. Diese Methode kann leichtgewichtig sein und benötigt keine schweren Rechenressourcen. Allerdings bringt die Umsetzung dieser Techniken in der realen Welt eigene Herausforderungen mit sich.

Das Konzept der Kanalzustandsinformation

Wenn zwei Geräte über ein drahtloses Signal kommunizieren, tauschen sie Informationen aus, die aufgrund verschiedener Faktoren wie Distanz und Hindernisse in der Umgebung schwanken. Diese Informationen werden als Kanalzustandsinformation (CSI) bezeichnet. Die CSI kann in zwei Teile unterteilt werden:

  1. Deterministische Komponenten: Das sind die Teile des Signals, die basierend auf bekannten Faktoren wie Distanz und Hindernissen vorhergesagt werden können.
  2. Zufällige Komponenten: Diese Teile werden von zufälligen Faktoren wie Interferenzen und Umweltveränderungen beeinflusst.

Um einen sicheren Schlüssel zu generieren, müssen wir uns nur auf die zufälligen Komponenten des Signals konzentrieren. Die vorhersehbaren Teile könnten potenziellen Abhörern Möglichkeiten bieten, Einblicke in den generierten Schlüssel zu erhalten.

Verwendung von Kalman-Filtern zum Enttrendieren

Um die zufälligen Komponenten des Signals zu isolieren, können wir den Kalman-Filter verwenden - eine statistische Methode, die entwickelt wurde, um Rauschen aus Messungen herauszufiltern. Durch die Anwendung dieses Filters können wir die vorhersehbaren Variationen im Signal glätten und eine zuverlässigere Schätzung der zufälligen Teile erhalten.

Der Prozess funktioniert wie folgt:

  1. Signalmessung: Die Geräte sammeln Rohdaten aus dem drahtlosen Kanal.
  2. Filteranwendung: Der Kalman-Filter wird verwendet, um diese Daten zu verarbeiten, Rauschen zu glätten und die vorhersehbaren Teile des Signals zu isolieren.
  3. Restberechnung: Die vorhersehbaren Teile werden entfernt, sodass das verbleibende Restsignal die zufälligen Elemente enthält.

Durch diese Vorgehensweise können wir sicherstellen, dass der Schlüsselerzeugungsprozess auf einzigartigen und zufälligen Daten basiert, die für potenzielle Angreifer nicht leicht zugänglich sind.

Die Rolle der Abhörer

In einer drahtlosen Umgebung können Angreifer auch die ausgetauschten Signale abhören. Wenn sie Zugang zur CSI haben, könnten sie versuchen, die generierten Schlüssel nachzustellen. Daher ist es wichtig, dieses Risiko bei der Entwicklung von Schlüsselerzeugungsprotokollen zu berücksichtigen.

Wenn legitime Benutzer kommunizieren, kann ein Angreifer (oft als Eve bezeichnet) ähnliche Signale erfassen, wenn er sich in der Nähe befindet. Um eine sichere Kommunikation zu gewährleisten, muss das System Schlüssel erstellen, die auch dann sicher bleiben, wenn Eve Zugang zu ähnlichen Informationen hat.

Um das Risiko von Informationslecks zu minimieren, muss der Schlüsselerzeugungsprozess die Korrelationen zwischen den Signalen, die von den legitimen Benutzern empfangen werden, und denen, die von potenziellen Abhörern empfangen werden, berücksichtigen.

Schritte des Schlüsselerzeugungsprotokolls

Der Schlüsselerzeugungsprozess besteht aus mehreren Schritten:

  1. Signalaustausch: Alice und Bob, die beiden legitimen Benutzer, senden und empfangen Signale, um CSI zu sammeln.
  2. Kalman-Filterung: Die Rohdaten aus den Signalen werden mit dem Kalman-Filter verarbeitet, um die zufälligen Komponenten zu extrahieren.
  3. Quantisierung: Die gefilterten Daten werden in binäre Formate umgewandelt, die die Rohsignale darstellen.
  4. Informationen zur Vereinheitlichung: Die beiden Benutzer vergleichen ihre Schlüsselinformationen und korrigieren eventuell während der Übertragung aufgetretene Fehler, um sicherzustellen, dass sie identische Schlüssel erhalten.
  5. Privatsphäreverstärkung: Dieser Schritt ist entscheidend, um die Schlüssel vor Abhörern zu schützen. Eine Hash-Funktion wird auf die vereinheitlichten Schlüssel angewendet, um sie weiter abzusichern, sodass selbst wenn ein Angreifer einige Kenntnisse über die Schlüssel hat, er die endgültigen Schlüssel, die für die Kommunikation verwendet werden, nicht ableiten kann.

Die Bedeutung von Standorten in der Kommunikation

Der physische Standort der Benutzer spielt eine bedeutende Rolle für die Qualität der Schlüsselerzeugung. Wenn Alice und Bob kommunizieren, kann der direkte Weg zwischen ihnen die Signale, die sie empfangen, erheblich beeinflussen. Wenn sie sich beide in einer Sichtlinie (LoS) befinden, können die Signale klarer und vorhersehbarer sein.

Im Gegensatz dazu, wenn Hindernisse den Weg blockieren (nicht Sichtlinie oder NLoS), werden die Signale komplexer und tragen mehr zufällige Informationen, was vorteilhaft für die Schlüsselerzeugung ist. Daher kann das Wissen, ob die Kommunikation in einem LoS- oder NLoS-Szenario stattfindet, dabei helfen, wie viel Filterung notwendig ist und wie viel Zufälligkeit aus den Signalen extrahiert werden kann.

Praktische Anwendung und Datensatz

Die praktische Anwendung dieser Methode zur Schlüsselerzeugung umfasste echte Messungen im Freien. In einer solchen Studie wurde eine Messkampagne durchgeführt, bei der verschiedene Geräte entlang vorgegebener Wege bewegt wurden, um Daten über die Kanaleigenschaften zu sammeln.

Das Signal sendende Gerät war mit mehreren Antennen ausgestattet, um mehr Datenpunkte zu erfassen. Währenddessen bewegten sich die Empfangsgeräte parallel zum sendenden Gerät, aber zu unterschiedlichen Zeiten. Dieses Setup ermöglichte eine gründliche Untersuchung, wie der Kalman-Filter unter verschiedenen Bedingungen funktionierte.

Leistungsbewertung

Die Bewertung der Effizienz des Schlüsselerzeugungsprozesses ist entscheidend, um sicherzustellen, dass er in realen Szenarien richtig funktioniert. Wichtige Faktoren, die zu berücksichtigen sind:

  • Mismatch-Wahrscheinlichkeit: Diese bestimmt, wie gut die von Alice und Bob generierten Bits nach der Quantisierung übereinstimmen. Eine höhere Mismatch kann zu geringerer Sicherheit führen.
  • Frame-Fehlerquote: Diese misst den Erfolg, mit dem Alice und Bob ihre Informationen vereinheitlichen. Niedrigere Fehlerquoten deuten auf erfolgreichere Kommunikation hin.
  • Bedingte Min-Entropie: Diese Kennzahl wird verwendet, um die Menge an Zufälligkeit in den generierten Schlüsseln zu quantifizieren. Höhere Werte signalisieren bessere Sicherheit.

Die Effektivität des Kalman-Filters wird in diesem Zusammenhang daran gemessen, wie stark er diese Leistungskennzahlen verbessert.

Fazit

Zusammenfassend bietet die Verwendung eines Kalman-Filters eine leichte Möglichkeit, den Schlüsselerzeugungsprozess für sichere Kommunikation in einer drahtlosen Umgebung zu verbessern. Durch die Extraktion zufälliger Elemente aus dem Kanal geht die Methode die Herausforderungen vorhersehbarer Komponenten an und sorgt dafür, dass die generierten Schlüssel sicher gegen potenzielle Abhörer bleiben.

Da die Anzahl der internetverbundenen Geräte weiter wächst, wird es immer wichtiger, Wege zu finden, um Informationen sicher und effizient auszutauschen. Diese Methode zeigt eine praktische Lösung, die sich an unterschiedliche Bedingungen anpassen kann, was sie für eine Vielzahl von Anwendungen geeignet macht. Zukünftige Forschungen können sich darauf konzentrieren, die in dem Filterprozess verwendeten Parameter zu optimieren, um die Leistung dieser Technik zur Schlüsselerzeugung weiter zu verbessern.

Originalquelle

Titel: Physical Layer Secret Key Generation with Kalman Filter Detrending

Zusammenfassung: The massive deployment of low-end wireless Internet of things (IoT) devices opens the challenge of finding de-centralized and lightweight alternatives for secret key distribution. A possible solution, coming from the physical layer, is the secret key generation (SKG) from channel state information (CSI) during the channel's coherence time. This work acknowledges the fact that the CSI consists of deterministic (predictable) and stochastic (unpredictable) components, loosely captured through the terms large-scale and small-scale fading, respectively. Hence, keys must be generated using only the random and unpredictable part. To detrend CSI measurements from deterministic components, a simple and lightweight approach based on Kalman filters is proposed and is evaluated using an implementation of the complete SKG protocol (including privacy amplification that is typically missing in many published works). In our study we use a massive multiple input multiple output (mMIMO) orthogonal frequency division multiplexing outdoor measured CSI dataset. The threat model assumes a passive eavesdropper in the vicinity (at 1 meter distance or less) from one of the legitimate nodes and the Kalman filter is parameterized to maximize the achievable key rate.

Autoren: Miroslav Mitev, Arsenia Chorti, Gerhard Fettweis

Letzte Aktualisierung: 2023-05-22 00:00:00

Sprache: English

Quell-URL: https://arxiv.org/abs/2305.04540

Quell-PDF: https://arxiv.org/pdf/2305.04540

Lizenz: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/

Änderungen: Diese Zusammenfassung wurde mit Unterstützung von AI erstellt und kann Ungenauigkeiten enthalten. Genaue Informationen entnehmen Sie bitte den hier verlinkten Originaldokumenten.

Vielen Dank an arxiv für die Nutzung seiner Open-Access-Interoperabilität.

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