当前位置: 首页 > news >正文

58、5G及未来的物理层安全设计

5G及未来的物理层安全设计

1. 物理层安全性能衡量

实际的保密性能可以通过合法节点和非法节点的错误概率率(如误包率PER和误比特率BER)之间的差异来获得。此外,安全吞吐量和保密信道容量可以直接与PER和BER相关联。在衰落环境中衡量保密性时,当非法接收者(Eve)的信道未知时,可将保密容量指标扩展为中断保密率或保密中断概率(SOP)。SOP是指保密率的值小于所需的最小保密率阈值的概率。

对于基于密钥的物理层安全(PLS)算法,非法接收者可以使用穷举搜索方法进行暴力攻击。因此,基于复杂度的指标适用于这类技术。在基于密钥的PLS方法中,希望使用具有均匀分布和高熵的长密钥。此外,为了衡量基于密钥的方法对系统性能的有效性,会使用通信双方之间的密钥不匹配概率。需要注意的是,非法用户的错误概率不是基于密钥方法的良好指标,因为它无法满足这些方法中的保密要求。

2. 流行的安全技术分类

PLS方法大致可分为基于信干噪比(SINR,无密钥)的方法和基于复杂度(有密钥)的方法,具体如下表所示:
| 分类 | 具体方法 |
| ---- | ---- |
| 基于SINR(无密钥) | 安全信道编码设计、基于信道的自适应和优化、人工干扰/噪声方法 |
| 基于复杂度(有密钥) | 根据提取的秘密序列应用的层分为两类 |

2.1 基于安全信道编码设计的PLS

2.1.1 概念、优缺点

基于信道编码的安全通信基础由Wyner提出,这是无密钥安全通信方向的首个工作。其基本思想是,如果非法接收者的信道是合法接收者信道的降级版本,那么通过使用依赖于信道的随机编码器,可以实现合法

http://www.cnnetsun.cn/news/151162.html

相关文章:

  • 文献综述期末项目的撰写方法与实践研究
  • 【Open-AutoGLM硬件适配终极指南】:揭秘2024年主流行业GPU/CPU兼容性排行榜
  • 从零到部署有多难?Open-AutoGLM使用门槛全景透视
  • 创客匠人观察:当“实力沉默者”觉醒——创始人IP如何成为知识变现的终极信任杠杆
  • 基于华为昇腾AI处理器的CANN生态全景图系列(二):华为昇腾AI处理器是什么?为什么会跟CANN有关系呢?
  • 亲测灵活用工平台会计分录实践
  • 亲测灵活用工平台业务类型超全分享
  • 别再盲目用Airtest了:当模型泛化能力成为瓶颈,Open-AutoGLM如何破局?
  • 我发现动态知识图谱实时更新提升ICU治疗精准度
  • 62、Windows文件系统与缓存管理机制解析
  • 【Open-AutoGLM开发门槛全解析】:新手与专家的5大能力鸿沟揭秘
  • FaceFusion能否用于地质勘探?专家现场虚拟指导
  • FaceFusion镜像资源占用优化,低配GPU也可运行
  • ONERA法国航空航天研究院
  • 传统RPA只能处理固定流程?Open-AutoGLM动态适配能力大曝光,
  • 测试员该知道的软件测试过程,你都知道吗?
  • Java 多线程编程 - 线程池 awaitTermination 方法
  • FaceFusion更新日志追踪:每月都有新功能上线
  • (Open-AutoGLM实战白皮书)首次公开:跨平台任务调度的7种高效模式
  • 分布式幂等性:30字讲透核心要点
  • FaceFusion能否对接OneDrive?微软生态无缝衔接
  • 【AI模型部署必读】:Open-AutoGLM云端推理速度提升3倍的秘密路径
  • 为什么顶尖团队开始弃用Monica Manus改用Open-AutoGLM?真相在这里
  • 为什么顶尖大厂开始从Appium转向Open-AutoGLM?这3个关键点你必须知道
  • Open-AutoGLM三大黑科技揭秘:彻底摆脱RPA僵化操作的束缚
  • FaceFusion能否处理带有投影变形的墙面视频?
  • 13、全面掌握 Internet Explorer 配置:个性化与优化指南
  • 14、深入了解Internet Explorer的配置与维护
  • 27、常见连接问题解析与解决指南
  • 28、网络资源安全权限设置与故障排除全解析