CN115022882B - 基于随机导频的mimo系统导频污染攻击检测方法 - Google Patents

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Abstract

本发明提供了一种基于随机导频序列的MIMO系统导频污染攻击检测方法，包括：步骤1在上行训练阶段接收导频序列，并根据导频序列生成上行训练信号，导频序列分为公共导频序列和随机导频序列两部分；步骤2，所述基站利用公共导频序列和接收到的上行训练信号进行信道估计得到状态信息估计值；步骤3，利用所述状态信息估计值对随机导频序列进行解调量化；步骤4，计算公共导频序列处和随机导频序列处信道状态的相关系数，通过判断相关系数是否在安全域内来判断是否有攻击；解决了现有技术由于相邻小区之间导频复用而导致被窃听者主动窃听的安全问题，提高检测存在攻击的概率。

Description

基于随机导频的MIMO系统导频污染攻击检测方法
技术领域
本发明涉及无线通信物理层安全技术领域，特别涉及一种基于随机导频的MIMO系统导频污染攻击检测方法。
背景技术
当代无线通信系统的主要挑战之一是满足日益增长的全球吞吐量需求。提高频谱利用率的有效策略是在基站部署大量天线，并共享相同的时频资源，这样的系统被称为大规模多输入多输出系统，即大规模MIMO系统。当基站中的天线数量较多时，他可以提供非常高的频率和能量效率。被动窃听和主动窃听是对正常通信的两种威胁，大规模MIMO系统可以将能量集中在合法用户的方向上，从而显著提高被动窃听的安全性。
大规模多输入多输出(MIMO)系统被认为是下一代通信系统的基石，因此，对物理层安全的关注也就越来越多。导频污染最初是由相邻用户之间的导频复用引起的，同时，它也是制约大规模多输入多输出系统性能的主要瓶颈之一，这也暴露了其上行训练和下行数据传输中的严重安全漏洞。因为传输协议、帧结构和导频序列对所有用户都是公开的，因此，窃听者可以模拟合法用户发送相同的导频序列，从而导致基站的信道估计出现偏差。此时，基站处的信道状态信息(CSI)不仅包括从合法用户到基站(BS)的CSI，还包括从窃听者到基站的CSI，但是基站无法区分窃听者的信号和多径分量。因此，一些合法用户的下行链路传输信号将偏离到窃听者处，窃听者的信号功率越大，可以捕获合法用户的下行传输信号就越多，这会妨碍合法用户的正常通信，严重时会导致信息泄露，这种现象被称为主动窃听或导频污染攻击。
为了防止这种攻击，确保物理层的安全，攻击检测方案的设计是关键，目前导频污染攻击检测大致可以分为两类：一类是基于信道功率，另一类是基于在导频序列上插入随机性。
基于信道功率的主要有Qi Xiong,Yingchang Liang等人撰写的“An Energy-Ratio-BasedApproach for Detecting Pilot Spoofing Attack in Multiple-AntennaSystem”(IEEE Transactions on Information Forensics and Security，vol.10，第932-940页，2015)，文章的技术方案是利用基站和合法用户的信号功率的不对称性来检测导频污染攻击。因为窃听者在上行训练阶段注入了额外的功率，而合法用户则会丢失部分下行信号功率。然而当窃听者注入的功率很小时，这种不对称性也就并不明显。
该方法是利用上行信号和下行信号的电平不对称性。这种不对称性在窃听者同时污染上行和下行链路时就会消失。基于信号功率来检测都需要用户设备参与检测，这就增加了计算复杂度并且大都没给出检测阈值的理论计算。
基于在导频序列上插入随机性的主要有Weiyang Xu,ChangYuan等人撰写的“OnPilot Spoofing Attack in Massive MIMO Systems:Detection and Countermeasure”(IEEE Transactions on Information Forensics and Security，vol.16，第1396-1409页，2021)。该文献设计了一种基于导频操作的导频污染攻击检测，主要方案是将导频划分为两部分，一部分保持不变，另一部分乘以对角矩阵。根据似然比检验的原理，设计了不包含合法信道的决策变量。根据决策变量的统计特性进行判断是否存在攻击。然而该方法主要依赖于对角矩阵的参数的估计，并且参数的误差对最终的检测结果影响很大。
该方案的检测性能依赖于对随机参数估计的精度，参数估计的精确与否将直接影响检测性能；或者是对于构成随机导频序列的字符集有严格要求，要求两个随机导频序列的内积收敛到固定集中，这在实际应用在并不能通用。
发明内容
本发明提供了一种基于随机导频的MIMO系统导频污染攻击检测方法，其目的是为了解决由于相邻小区之间导频复用而导致被窃听者主动窃听的安全问题，提高检测存在攻击的概率。
为了达到上述目的，本发明提供了一种基于随机导频的MIMO系统导频污染攻击检测方法，包括：
步骤1在上行训练阶段接收导频序列，并根据导频序列生成上行训练信号，导频序列分为公共导频序列和随机导频序列两部分；
步骤2，所述基站利用公共导频序列和接收到的上行训练信号进行信道估计得到状态信息估计值；
步骤3，利用所述状态信息估计值对随机导频序列进行解调量化；
步骤4，计算公共导频序列处和随机导频序列处信道状态的相关系数，通过判断相关系数是否在安全域内来判断是否有攻击。
其中，公共导频序列SP为K×τ的复数域上的矩阵，其中K表示合法用户的个数，τ表示导频长度，所述公共导频序列SP对所有用户公开的；随机导频序列SR为K×K的复数域上的对角矩阵，其对角线上的元素是随机的。
其中，步骤1具体包括：
合法用户发送完整的公共导频序列给基站，基站接收到的上行训练信号表示为PB为合法用户的传输功率，HB为M×K的复数矩阵，S为导频序列，N为高斯噪声矩阵；
有攻击者的情况下，攻击者模仿合法用户发送相同的公共导频序列以及自己设置的随机导频序列给基站，基站接收到的上行训练信号表示为PE为攻击者的传输功率，HE为M×K的信道矩阵，α是一个对角矩阵，且对角元素为窃听天线的功率分布系数；
存在攻击的情况下，基站收到复合的等效信道：
其中，步骤2具体包括：
无攻击者的情况下，所述基站使用最小二乘法进行信道估计，所述信道的状态信息估计值为
有攻击者的情况下，所述信道的状态信息估计值为
其中，步骤3具体包括：
利用在随机导频序列处接收到的信号YR与信道状态信息估计值来计算得到随机导频的数值估计值，然后再量化得到随机导频的估计值SR。
其中，步骤4具体包括：
利用在随机导频序列处接收到的信号YR除以所述随机导频序列的估计值SR得到随机导频序列处的信道状态信息HR；
计算公共导频序列处的信道状态信息与随机导频序列处的信道状态信息HR的关系系数为
其中，Z为复数域上的K×K的矩阵，设ξ是由Z的对角线元素组成的向量，因此ξ中的每个元素的总体分布可以用二维高斯密度函数表示，并且实部和虚部相互独立。
设决策变量Φk为：
对于无攻击的情况，
对于有攻击的情况：
其中
给定第k个用户的虚警率为：
定义阈值θk为：
通过比较决策变量Φk和阈值θk来半段是否存在攻击，并计算第k个用户的检测概率为：
多用户联合检测是通过结合多个用户的检测概率来检测是否存在攻击，此时联合检测概率为：
本发明的上述方案有如下有益效果：
通过在导频序列上引入随机导频序列，解决了由于相邻小区之间导频复用而导致被窃听者主动窃听的安全问题，提高了检测攻击的存在的概率；不依赖于对引入随机导频的参数的估计，通过计算公共导频序列处和随机导频序列处的信道状态信息的相关系数作为决策变量来检测是否存在攻击，并不会增加现有无线通信的计算量，并且能够很好的融入现有的通信过程中，从而使得检测攻击存在变得更容易。
本发明的其它有益效果将在随后的具体实施方式部分予以详细说明。
附图说明
图1为本发明实施例的流程示意图；
图2为本发明实施例的主动窃听模型；
图3为本发明实施例的导频序列结构。
具体实施方式
为使本发明要解决的技术问题、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图及具体实施例进行详细描述。显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
在本发明的描述中，需要说明的是，术语“中心”、“上”、“下”、“左”、“右”、“竖直”、“水平”、“内”、“外”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明的限制。此外，术语“第一”、“第二”、“第三”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性。
在本发明的描述中，需要说明的是，除非另有明确的规定和限定，术语“安装”、“相连”、“连接”应做广义理解，例如，可以是锁定连接，也可以是可拆卸连接，或一体地连接；可以是机械连接，也可以是电连接；可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连，可以是两个元件内部的连通。对于本领域的普通技术人员而言，可以具体情况理解上述术语在本发明中的具体含义。
此外，下面所描述的本发明不同实施方式中所涉及的技术特征只要彼此之间未构成冲突就可以相互结合。
如图1、2所示，本发明的实施例提供了一种基于随机导频的MIMO系统导频污染攻击检测方法，包括：基站在上行训练阶段接收导频序列，并根据导频序列生成上行训练信号，导频序列分为公共导频序列和随机导频序列两部分；利用公共导频序列和接收到的上行训练信号进行信道估计得到状态信息估计值；利用所述状态信息估计值解调量化随机导频序列得到随机导频序列的估计值；计算公共导频序列处和随机导频序列处信道状态的相关系数，通过判断相关系数是否在安全域内来判断是否有攻击。
如图3为本发明实施例的导频序列结构。
具体来说，步骤1包括将导频序列S分成公共导频序列SP和随机导频序列SR两部分；公共导频序列SP为K×τ的复数域上的矩阵，其中K表示合法用户的个数，τ表示导频长度，所述公共导频序列SP对所有用户公开的；所述随机导频序列SR为K×K的复数域上的对角矩阵，其对角线上的元素是随机的，其中rk为第k个用户发送的随机导频序列，这对于合法用户和基站都是未知的，因此随机导频序列并不参与信道状态信息的估计。因此，完整的导频序列S＝(SP,SR)为K×(τ+K)的复数域上的矩阵。通过在导频序列中引入随机导频序列，这使得导频污染攻击检测成为了可能。
具体来说，在上行训练阶段，合法用户将完整的导频序列发送给基站，此时基站接收到的上行训练信号表示为：
其中
式中PB为合法用户的传输功率，HB为M×K的信道矩阵，标量βh,k为与HB相关的大规模衰落系数，hk中的元素为均值为0和单位方差的独立同分布的复高斯随机变量，N为M×K高斯噪声矩阵。
在有攻击者的情况下，攻击者模仿合法用户发送相同的公共导频序列以及自己设置的随机导频序列给基站，基站接收到的上行训练信号表示为：
式中PE为攻击者的传输功率，HE为M×K的信道矩阵，标量βg为与HE相关的大规模衰落系数，gk中的元素为均值为0和单位方差的独立同分布的复高斯随机变量，α是一个对角矩阵，且对角元素为窃听天线的功率分布系数。
显然在存在攻击的情况下，基站将会收到一个复合的等效信道而不是预期的合法用户的信道矩阵HB，如果基站不知道攻击的存在，并在下行波束形成设计中使用HEq作为合法用户的信道状态信息。这不仅会降低合法用户的通信质量，更严重的会在下行链路数据传输期间向窃听者泄漏信息。
具体来说，在步骤2时基站会利用接收到的上行训练信号和公共导频序列进行信道估计过程，包括：
在无攻击者的情况下，基站使用最小二乘法进行信道估计，信道的状态信息估计值为
在有攻击者的情况下，信道的状态信息估计值为
步骤3包括使用信道状态信息估计值对随机导频序列的具体值进行估计和量化。
在无攻击的情况下，得到的随机导频序列与实际传输的随机导频序列相同。因为在高信噪比的条件下，噪声对解调的影响较小，可以假设在没有攻击的情况下能够正确解调导频，利用此特性可以通过在导频序列中引入随机导频序列，使得导频污染攻击检测成为可能。
在有攻击的情况下，基站收到的导频序列S是合法用户发送的随机导频序列SB,R和窃听者发送的随机导频序列SE,R的叠加。因此，基站处利用上一步估计的信道状态信息对随机导频序列进行估计和量化所得到的随机导频序列值不一定等于合法用户发送的随机导频序列SR，这与随机导频序列的字符集有关。即便在有攻击的情况下，解调的随机导频序列值与合法用户发射的相同，我们也有一定的几率能够检测出攻击的存在。
以16QAM为例，如果随机导频序列的数值估计值的实部大于2，则随机导频序列的估计值实部对应于3；如果小于-2，则对应于-3；如果大于-2小于等于0，则对应于-1；剩下的情况对应于1。其虚部也是相同的方法进行量化。
具体来说，步骤4包括：
经过解调量化后得到的随机导频序列的估计值，然后利用在随机导频序列处接收到的信号YR除以随机导频序列的估计值SR得到随机导频序列处的信道状态信息HR；
计算公共导频序列处的信道状态信息与随机导频序列处的信道状态信息HR的关系系数为：
其中，Z为复数域上的K×K的矩阵。
设ξ是由Z的对角线元素组成的向量，因此ξ中的每个元素的总体分布可以用二维高斯密度函数表示，并且实部和虚部相互独立。
设决策变量Φk为：
对于无攻击的情况，
对于有攻击的情况：
其中由于
在检测理论中，虚警率指的是不存在攻击的情况下误认为攻击存在的发生概率，在本实施例中，给定第k个用户的虚警率为：
通过给定的虚警率定义阈值θk为：
通过比较决策变量Φk和阈值θk来半段是否存在攻击，并计算第k个用户的检测概率为：
通过上式(18)所示的检测概率公式可以看出，如果窃听者的传输功率PE增加，窃听者暴露自身存在的概率也就越大，因为随着PE的增加和/>也会增加。另一方面，由于erf(·)是一个单调递增函数，因此增加天线的数量M可以有效的提高检测精度。
多用户联合检测是通过结合多个用户的检测概率来检测是否存在攻击，如果窃听者只提高对单个用户的干扰能力，窃听率会曾增加，相应的被发现的风险也会相应的增加，因此，对于窃听者来说最佳的策略是同时干扰多个用户，这样会降低对单个用户的干扰能力，但窃听者的隐藏能力也会相应的增加，为了应对窃听者的这种攻击策略，本发明实施例提出多用户联合检测，通过结合多个用户的检测概率得到联合检测概率为：
当K＝1时，是联合检测概率的一种特殊情况。
由于
因此，通过移项和加一可以证明所以联合检测概率会比单个用户检测概率/>要高。
本发明实施例通过在导频序列上引入随机导频序列，解决了由于相邻小区之间导频复用而导致被窃听者主动窃听的安全问题，提高了检测攻击的存在的概率；不依赖于对引入随机导频序列的参数的估计，通过计算公共导频序列处和随机导频序列处的信道状态信息的相关系数作为决策变量来检测是否存在攻击，并不会增加现有无线通信的计算量，并且能够很好的融入现有的通信过程中，从而使得检测攻击存在变得更容易。
以上所述是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明所述原理的前提下，还可以作出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。

Claims (5)

1.一种基于随机导频的MIMO系统导频污染攻击检测方法，其特征在于，包括：
步骤1，在上行训练阶段接收导频序列，并根据所述导频序列生成上行训练信号，所述导频序列包括公共导频序列和随机导频序列两部分；
步骤2，利用公共导频序列和接收到的上行训练信号进行信道估计得到状态信息估计值；
步骤3，利用所述状态信息估计值对随机导频序列进行解调量化；
步骤4，计算公共导频序列处和随机导频序列处信道状态的相关系数，通过判断相关系数是否在安全域内来判断是否有攻击；
利用在随机导频序列处接收到的信号YR除以所述随机导频序列的估计值SR得到随机导频序列处的信道状态信息HR；
计算公共导频序列处的信道状态信息与随机导频序列处的信道状态信息HR的关系系数为
其中，Z为复数域上的K×K的矩阵，设ξ是由Z的对角线元素组成的向量，因此ξ中的每个元素的总体分布用二位高斯密度函数表示，并且实部和虚部相互独立；
设决策变量Φk为：
对于无攻击的情况，
对于有攻击的情况：
其中
给定第k个用户的虚警率为：
定义阈值θk为：
通过比较决策变量Φk和阈值θk来判断是否存在攻击，并计算第k个用户的检测概率为：
多用户联合检测是通过结合多个用户的检测概率来检测是否存在攻击，此时联合检测概率为：
2.根据权利要求1所述的基于随机导频的大规模MIMO系统导频污染检测方法，其特征在于，公共导频序列SP为K×τ的复数域上的矩阵，其中K表示合法用户的个数，τ表示导频长度，所述公共导频序列SP对所有用户公开的；随机导频序列SR为K×K的复数域上的对角矩阵，其对角线上的元素是随机的。
3.根据权利要求1所述的基于随机导频的MIMO系统导频污染攻击检测方法，其特征在于，所述步骤1包括：
合法用户发送完整的公共导频序列给基站，基站接收到的上行训练信号表示为PB为合法用户的传输功率，HB为M×K的复数矩阵，S为导频序列，N为高斯噪声矩阵；
有攻击者的情况下，攻击者模仿合法用户发送相同的公共导频序列以及自己设置的随机导频序列给基站，基站接收到的上行训练信号表示为PE为攻击者的传输功率，HE为M×K的信道矩阵，α是一个对角矩阵，且对角元素为窃听天线的功率分布系数；
存在攻击的情况下，基站收到复合的等效信道
4.根据权利要求1所述的基于随机导频的MIMO系统导频污染攻击检测方法，其特征在于，所述步骤2包括：
无攻击者的情况下，基站使用最小二乘法进行信道估计，所述信道的状态信息估计值为
有攻击者的情况下，所述信道的状态信息估计值为
5.根据权利要求1所述的基于随机导频的MIMO系统导频污染攻击检测方法，其特征在于，所述步骤3包括：
利用在随机导频序列处接收到的信号YR与信道状态信息估计值计算得到随机导频序列的数值估计值，然后再量化得到随机导频的估计值。
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