Aprimorando a Segurança em Redes IIoT com NOMA

A Internet das Coisas (IoT) tá se tornando cada vez mais importante em várias indústrias. No setor industrial, isso é conhecido como IoT Industrial (IIoT). Ele conecta muitos dispositivos à Internet, permitindo o compartilhamento e análise de dados em tempo real em áreas como eletricidade, transporte, saúde e manufatura. Porém, com muitos dispositivos tentando se conectar ao mesmo tempo, garantir a segurança das informações deles é um desafio.

Uma maneira de melhorar a comunicação no IIoT é o Acesso Múltiplo Não Ortogonal (NOMA). Isso permite que vários dispositivos compartilhem os mesmos recursos de comunicação, ajudando a gerenciar a falta de espectro disponível. Mas, com muitos dispositivos compartilhando os mesmos recursos, a segurança se torna um problema sério. Se um dispositivo consegue interceptar a comunicação de outro, informações sensíveis ficam em risco.

#O Desafio da Segurança

No contexto do IIoT, a segurança das informações sensíveis é crucial. Não só os dispositivos precisam se comunicar de forma eficaz, mas também garantir que seus dados permaneçam privados. Métodos de comunicação tradicionais nem sempre oferecem o nível necessário de segurança. Por isso, pesquisadores e profissionais da indústria estão focando cada vez mais em encontrar novas maneiras de proteger as comunicações nas redes habilitadas para NOMA.

Ao usar NOMA, os dispositivos se comunicam enviando um sinal combinado. Os dispositivos que recebem precisam separar seu próprio sinal dos outros. Porém, essa comunicação compartilhada pode levar à possível interceptação por outros dispositivos. Isso cria a necessidade de métodos confiáveis para garantir a comunicação e assegurar que os dispositivos não consigam ouvir as informações uns dos outros.

#A Necessidade do Acesso Múltiplo Não Ortogonal

O NOMA ganhou atenção como uma solução para gerenciar efetivamente a comunicação entre um grande número de dispositivos dentro de recursos limitados. Ao permitir que vários dispositivos acessem os mesmos slots de tempo e frequência, o NOMA enfrenta os desafios da escassez de largura de banda. Esse método pode levar a um aumento na eficiência da comunicação, mas também levanta questões sérias sobre a confidencialidade dos dados transmitidos.

#Segurança na Camada Física

Para lidar com preocupações de segurança nas comunicações sem fio, surgiram técnicas de Segurança na Camada Física (PLS). A PLS se baseia na variabilidade dos canais sem fio e na interferência criada entre os sinais. Ao aproveitar essas variações, é possível melhorar os dados recebidos pelos dispositivos pretendidos enquanto se reduzem os sinais interceptados por potenciais espiões. Isso torna a PLS uma opção atraente para garantir as comunicações NOMA em um ambiente IIoT.

#Pesquisas Existentes e Limitações

Vários estudos investigaram as aplicações do NOMA para melhorar a conectividade dos dispositivos IIoT. Alguns trabalhos focaram em otimizar a alocação de recursos, como ordens de decodificação e níveis de potência, para proteger as informações de acessos não autorizados. No entanto, muitos estudos assumiram que os dispositivos podem separar perfeitamente os sinais dos outros. Essa suposição pode não ser verdadeira em cenários do mundo real, já que os dispositivos frequentemente enfrentam dificuldades para conseguir uma separação perfeita devido a limitações de hardware e capacidade de processamento.

A maioria dos estudos se concentrou no risco de espiões externos, mas não considerou que dispositivos compartilhando o mesmo recurso poderiam interceptar as comunicações uns dos outros. Isso cria a necessidade de investigar métodos que possam garantir a Comunicação Segura onde se assume que os dispositivos não são confiáveis.

#Lidando com as Restrições de Recursos

Ao explorar a segurança nas redes NOMA, é essencial levar em conta a praticidade dos dispositivos. Muitos dispositivos em um contexto IIoT têm recursos limitados, dificultando sua capacidade de separar sinais efetivamente. Isso é comumente conhecido como cancelamento de interferência sucessiva imperfeito (SIC). Como os dispositivos têm limitações de recursos, é crucial considerar como a interferência residual da separação incompleta do sinal afetará as medidas de segurança.

#Objetivo do Estudo

Esse estudo tem como objetivo criar uma rede IIoT habilitada para NOMA que aborde os desafios impostos por dispositivos não confiáveis e SIC imperfeito. O objetivo é otimizar os recursos utilizados nessas redes para que cada dispositivo mantenha um nível de comunicação que proteja suas informações, considerando as limitações de cada um.

Focando em ordens de decodificação seguras e alocações de potência, podemos melhorar a justiça na privacidade entre os dispositivos e garantir que cada um tenha recursos suficientes para se comunicar sem comprometer seus dados.

#Modelo de Rede

Para analisar a rede, consideramos um cenário onde uma estação base se comunica com dois dispositivos usando técnicas NOMA. Ambos os dispositivos são tratados como não confiáveis, o que significa que podem tentar interceptar a comunicação um do outro. A comunicação da estação base para cada dispositivo passa por várias interferências, que podem afetar a clareza com que cada dispositivo recebe suas mensagens.

#Princípio de Transmissão do NOMA

No NOMA, a estação base combina os sinais de mensagem destinados a vários dispositivos e envia esse sinal combinado. Uma vez que os dispositivos recebem esse sinal, eles devem usar SIC para separar suas mensagens pretendidas da combinação. A ordem em que os dispositivos decodificam suas mensagens pode impactar significativamente a qualidade e segurança da comunicação deles.

#Potenciais Ordens de Decodificação com Dispositivos Não Confiáveis

Dado que os dispositivos não são confiáveis, cada dispositivo pode tentar decodificar seu próprio sinal ou o sinal do outro dispositivo em qualquer estágio. Isso cria múltiplas ordens de decodificação possíveis. Em um cenário com dois dispositivos, existem quatro ordens de decodificação possíveis, levando a diferentes níveis de segurança para cada dispositivo.

#Taxas Alcançáveis e Medidas de Segurança

Para garantir comunicação segura, a taxa de segredo alcançável é determinada com base em quão bem um dispositivo consegue separar seu sinal de um sinal interferente. A taxa de segredo reflete a diferença entre a taxa de dados que um dispositivo obtém ao decodificar suas próprias informações e a taxa alcançada por outro dispositivo interceptando essa informação.

#Avaliando Ordens de Decodificação para Segurança

Entre as quatro ordens de decodificação possíveis, é essencial identificar quais ordens podem alcançar uma taxa de segredo positiva para ambos os dispositivos. Certas ordens de decodificação podem acabar oferecendo segurança insuficiente para um ou ambos os dispositivos, então é necessário encontrar estratégias de decodificação viáveis.

#Importância da Justiça na Alocação de Recursos

Ao otimizar recursos em uma rede IIoT, a justiça na privacidade é fundamental. É importante que dispositivos mais fracos recebam recursos suficientes para manter sua comunicação sem sofrer com as ações de dispositivos mais fortes. O objetivo deve ser maximizar a mínima taxa de segredo, garantindo que todos os dispositivos possam se comunicar de forma segura.

#Abordagem de Otimização Conjunta

Otimizar conjuntamente a ordem de decodificação segura e a potência alocada a cada dispositivo pode nos levar a alcançar a justiça na privacidade. Isso envolve analisar as relações entre várias ordens de decodificação e como a alocação de potência pode influenciar o desempenho geral da rede.

#Ordem de Decodificação Ótima e Alocação de Potência

Para alocar recursos adequadamente, começamos identificando a ordem de decodificação ótima que maximiza a mínima taxa de segredo. Uma vez que a ordem de decodificação é estabelecida, a alocação de potência pode ser ainda mais otimizada, garantindo que todos os dispositivos mantenham a integridade da comunicação contra potenciais ameaças.

#Resultados Numéricos e Observações

Depois de realizar várias simulações com diferentes parâmetros, podemos validar a eficácia da nossa abordagem. Essas simulações comparam o desempenho da nossa estratégia de otimização conjunta com métodos convencionais. Analisando a taxa de segredo média sob várias condições, obtemos insights sobre as melhorias de desempenho geral.

#Conclusão

Em resumo, esse estudo destaca a importância de criar uma rede IIoT habilitada para NOMA diante de dispositivos não confiáveis. Focando no SIC imperfeito e considerando a interferência residual, podemos desenvolver estratégias eficazes que maximizam a segurança enquanto garantem justiça entre os dispositivos. Estudos futuros podem explorar cenários adicionais, potencialmente aplicando esses conceitos a redes maiores com múltiplos dispositivos.