KR101538555B1 - Method and system for detecting pilot contamination attack in mu-mimo tdd - Google Patents
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Abstract
기지국에서 파일럿 오염 공격(Pilot Contamination Attack)을 검출하는 방법은 상향 링크 트레이닝 과정에서 복수의 사용자 단말들로부터 복수의 사용자 단말들 각각이 전송하는 상향 링크 트레이닝 시퀀스를 포함하는 신호를 수신하는 단계; 상기 수신된 신호를 이용하여 상기 복수의 사용자 단말들 중 적어도 하나의 사용자 단말에 대응하는 채널 추정 정보를 추출하는 단계; 일반화된 최대 우도 검출(Generalized Likelihood Ratio Test; GLRT) 기법을 적용하기 위해, 상기 채널 추정 정보에 기초하여 상기 적어도 하나의 사용자 단말로부터 수신된 상향 링크 트레이닝 시퀀스 전력을 획득하는 단계; 및 상기 상향 링크 트레이닝 시퀀스 전력에 상기 일반화된 최대 우도 검출 기법을 적용하여 상기 적어도 하나의 사용자 단말에 대한 파일럿 오염 공격이 존재하는지 여부를 판단하는 단계를 포함한다.
또한, 사용자 단말에서 파일럿 오염 공격(Pilot Contamination Attack)을 검출하는 방법은 하향 링크 정보 전송 과정 동안 기지국에서 생성한 하향 링크 정보 및 상향 링크 트레이닝 시퀀스 전력을 수신하는 단계; 상기 상향 링크 트레이닝 시퀀스 전력을 이용하여 상기 하향 링크 정보에 포함되는 하향 링크 채널 이득에 대한 파일럿 오염 공격이 존재하지 않는 경우의 기대값을 계산하는 단계; 및 상기 기대값 및 상기 하향 링크 정보에 일반화된 최대 우도 검출(Generalized Likelihood Ratio Test; GLRT) 기법을 적용하여 적어도 하나의 사용자 단말에 대한 파일럿 오염 공격이 존재하는지 여부를 판단하는 단계를 포함한다.A method for detecting a pilot contamination attack in a base station includes receiving a signal including an uplink training sequence transmitted from each of a plurality of user terminals from a plurality of user terminals in an uplink training process; Extracting channel estimation information corresponding to at least one user terminal among the plurality of user terminals using the received signal; Obtaining an uplink training sequence power received from the at least one user terminal based on the channel estimation information to apply a generalized likelihood ratio test (GLRT) technique; And applying the generalized maximum likelihood detection technique to the uplink training sequence power to determine whether there is a pilot contamination attack on the at least one user terminal.
A method for detecting a pilot contamination attack in a user terminal includes receiving downlink information and uplink training sequence power generated by a base station during downlink information transmission; Calculating an expected value when there is no pilot contamination attack on a downlink channel gain included in the downlink information using the uplink training sequence power; And determining whether a pilot contamination attack exists for at least one user terminal by applying a generalized likelihood ratio test (GLRT) technique that is generalized to the expected value and the downlink information.
Description
본 발명의 실시예들은 시분할 이중통신(Time Division Duplex; TDD) 다중 사용자 다중 안테나(Multi-User Multiple Input Multiple Output; MU-MIMO) 환경에서 파일럿 오염 공격(Pilot Contamination Attack)을 검출하는 시스템 및 그 방법에 관한 기술로서, 기지국 또는 사용자 단말에서 파일럿 오염 공격을 검출하기 위한 신호처리 및 검출 기술을 포함하는 정보 보안 기술에 관한 것이다.Embodiments of the present invention provide a system and method for detecting a pilot contamination attack in a Time Division Duplex (TDD) Multi-User Multiple Input Multiple Output (MU-MIMO) To information security techniques including signal processing and detection techniques for detecting pilot contamination attacks at base stations or user terminals.
Massive MIMO 시스템은 기지국에서 많은 수의 안테나를 이용하여 통신 셀 내부의 다수의 사용자 단말로 통신 서비스를 제공하는 통신 시스템이다. 기존의 다중 사용자 다중 안테나 환경에서는 셀 내부에서 서비스하고자 하는 사용자 단말의 수 K가 늘어남에 비례하여 간섭 신호의 영향이 크게 증가하였고, 전체 통신 시스템의 처리율 증대에 있어 병목 현상이 발생하는 단점이 있다. 이러한 문제를 해결하기 위한 다양한 기술이 학계에서 제안되었으나, 이들은 공통적으로 높은 복잡도의 송수신 시스템을 솔루션으로 제안하였다. Massive MIMO 시스템은 많은 수의 기지국 안테나를 이용하여 간단한 선형 필터만으로 사용자 단말간 간섭의 영향을 제거하고 전송 전력을 최소화 하는 기술이다. 따라서, Massive MIMO 시스템은 단순한 빔 성형만으로도 간섭의 영향을 크게 줄임으로써 저 복잡도의 송수신 구조를 갖추며 높은 주파수 효율을 제공할 수 있다.A Massive MIMO system is a communication system that provides communication services to a plurality of user terminals in a communication cell using a large number of antennas at a base station. In the conventional multi - user multi - antenna environment, the influence of the interference signal is greatly increased in proportion to the increase in the number K of user terminals to be served in the cell, and a bottleneck occurs in increasing the throughput of the entire communication system. Various techniques for solving these problems have been proposed in academic circles, but they commonly proposed a high-complexity transmission / reception system as a solution. Massive MIMO system is a technology that removes the influence of interference between user terminals and minimizes transmission power by using a simple linear filter using a large number of base station antennas. Therefore, the Massive MIMO system can reduce the influence of interference significantly by simple beamforming, thereby providing a low-complexity transmission / reception structure and providing high frequency efficiency.
Massive MIMO 시스템에서 하향 링크를 통해서 각 사용자 단말로 정보를 전송하기 위해서는 기지국에서의 하향 링크 채널 정보(Channel State Information; CSI)가 요구된다. 기지국은 하향 링크 채널정보를 바탕으로 각 사용자 단말로의 빔 성형 벡터를 생성한다. 또한, 수십에서 수백 개에 달하는 기지국 안테나와 사용자 단말들 사이의 채널 행렬을 효과적으로 추정하기 위해서는 채널 상반성(Channel Reciprocity)에 기초하여 채널 추정이 이뤄진다. 채널 상반성에 의해 같은 주파수 대역 상관 시간(Coherence Time) 이내에서는 기지국으로부터 사용자 단말로의 채널과 그 반대 방향인 사용자 단말로부터 기지국으로 향하는 채널이 동일한 채널 응답을 갖는다. 따라서, 시분할 이중통신 시스템에서는 다음의 두 과정을 통해서 효과적으로 채널이 추정된다. 첫 번째, K개의 사용자 단말들은 서로 직교하는 K개의 상향 링크 트레이닝 시퀀스를 동시에 기지국으로 전송한다. 두 번째, M개의 안테나를 갖는 기지국은 첫 번째 단계에서 수신된 신호를 토대로 M×K 채널 행렬을 추정한다. Massive MIMO 시스템은 일반적으로 안테나 개수 M이 서비스하고 있는 사용자 단말의 개수 K보다 훨씬 많기 때문에, 이러한 과정을 통해서 채널 추정하는 것이 매우 효율적이다.In Massive MIMO systems, channel state information (CSI) is required in a base station in order to transmit information to each user terminal through a downlink. The base station generates a beamforming vector to each user terminal based on the downlink channel information. In order to effectively estimate a channel matrix between several tens to several hundred base station antennas and user terminals, channel estimation is performed based on channel reciprocity. A channel from the base station to the user terminal and a channel from the user terminal in the opposite direction to the base station have the same channel response within the same frequency band correlation time (Coherence Time) due to channel reflection. Therefore, in a time division duplex communication system, a channel is effectively estimated through the following two processes. First, K user terminals transmit K uplink training sequences orthogonal to each other to a base station at the same time. Second, a base station having M antennas estimates an M x K channel matrix based on a signal received in the first step. In Massive MIMO systems, channel estimation is very efficient because the number of antennas M is much larger than the number K of user terminals that are serving.
이 때, 상술한 기지국의 채널 추정과정에서, 공격자가 시스템 외부에서 악의적인 목적으로 제어권을 확보할 수 있는 수단이 존재한다면, Massive MIMO 시스템의 서비스를 방해하거나 심지어 공격자가 정보 수신을 도청하는 치명적인 결과가 초래될 수 있다. 이러한 공격 방식은 파일럿 오염 공격으로 학계에 의해 명명되었다. 구체적으로, 파일럿 오염 공격은 공격자가 기지국이 각 사용자 단말로의 빔 성형 벡터를 만드는 과정을 공격자가 의도하는 방향으로 제어하는 형태의 공격이다. 따라서, 공격자는 파일럿 오염 공격을 통해서 도청 하고자 하는 대상 신호의 수신 신호 감도를 의도하는 방향으로 조정할 수 있다. 그러나 파일럿 오염 공격을 조기에 탐지하는 검출 기술은 아직까지 연구된 바 없다.In this case, if the attacker has a means for securing the control right from outside the system for malicious purposes in the channel estimation process of the base station, it is possible to prevent the massive MIMO system from being interrupted or even cause a fatal result . This type of attack was named by academia as a pilot pollution attack. Specifically, the pilot contamination attack is an attack in which the attacker controls the process of making the beamforming vector to each user terminal in the direction intended by the attacker. Therefore, the attacker can adjust the received signal sensitivity of the target signal to be eavesdropped in the intended direction through the pilot pollution attack. However, detection techniques for early detection of pilot contamination attacks have not been studied.
이에, 본 명세서에서는 파일럿 오염 공격을 기지국 또는 사용자 단말에서 조기에 검출하는 기술을 제안한다.Accordingly, the present invention proposes a technique for early detection of a pilot contamination attack at a base station or a user terminal.
본 발명의 실시예에 따르면, 시분할 이중통신 다중 사용자 다중 안테나 환경 아래, 기지국 또는 사용자 단말에서 일반화된 최대 우도 검출 기법을 이용함으로써, 파일럿 오염 공격을 검출하는 방법, 장치 및 시스템을 제공한다.According to an embodiment of the present invention, there is provided a method, apparatus and system for detecting a pilot contamination attack by using a generalized maximum likelihood detection technique at a base station or a user terminal under a time division duplex communication multiuser multi-antenna environment.
또한, 본 발명의 실시예에 따르면, 파일럿 오염 공격을 검출하는 과정에서, 파일럿 오염 공격이 존재하는 경우 상향 링크 트레이닝 시퀀스 전력이 높아지는 특성을 이용하는 방법, 장치 및 시스템을 제공한다.Also, according to an embodiment of the present invention, there is provided a method, an apparatus, and a system that utilize a characteristic that an uplink training sequence power becomes high in the presence of a pilot contamination attack in a process of detecting a pilot contamination attack.
또한, 본 발명의 실시예에 따르면, 파일럿 오염 공격을 검출하는 과정에서, 파일럿 오염 공격이 존재하는 경우 하향 링크 채널 이득이 낮아지는 특성을 이용하는 방법, 장치 및 시스템을 제공한다.Also, according to an embodiment of the present invention, there is provided a method, an apparatus, and a system that utilize a characteristic in which a downlink channel gain is lowered in the presence of a pilot contamination attack in a process of detecting a pilot contamination attack.
본 발명에 실시예에 따르면, 다중 사용자 다중 안테나(Multi-User Multiple Input Multiple Output; MU-MIMO) 환경 아래, 기지국에서 파일럿 오염 공격(Pilot Contamination Attack)을 검출하는 방법은 상향 링크 트레이닝 과정에서 복수의 사용자 단말들로부터 복수의 사용자 단말들 각각이 전송하는 상향 링크 트레이닝 시퀀스를 포함하는 신호를 수신하는 단계; 상기 수신된 신호를 이용하여 상기 복수의 사용자 단말들 중 적어도 하나의 사용자 단말에 대응하는 채널 추정 정보를 추출하는 단계; 일반화된 최대 우도 검출(Generalized Likelihood Ratio Test; GLRT) 기법을 적용하기 위해, 상기 채널 추정 정보에 기초하여 상기 적어도 하나의 사용자 단말로부터 수신된 상향 링크 트레이닝 시퀀스 전력을 획득하는 단계; 및 상기 상향 링크 트레이닝 시퀀스 전력에 상기 일반화된 최대 우도 검출 기법을 적용하여 상기 적어도 하나의 사용자 단말에 대한 파일럿 오염 공격이 존재하는지 여부를 판단하는 단계를 포함한다.A method for detecting a pilot contamination attack in a base station under a multiuser multi-input multiple output (MU-MIMO) environment according to an embodiment of the present invention includes: Receiving a signal including uplink training sequences transmitted by each of a plurality of user terminals from user terminals; Extracting channel estimation information corresponding to at least one user terminal among the plurality of user terminals using the received signal; Obtaining an uplink training sequence power received from the at least one user terminal based on the channel estimation information to apply a generalized likelihood ratio test (GLRT) technique; And applying the generalized maximum likelihood detection technique to the uplink training sequence power to determine whether there is a pilot contamination attack on the at least one user terminal.
상기 파일럿 오염 공격이 존재하는지 여부를 판단하는 단계는 상기 상향 링크 트레이닝 시퀀스 전력에 상기 일반화된 최대 우도 검출 기법이 적용된 값과 오 경보 확률(False Alarm Probability)의 값을 결정하기 위해 미리 설정된 변수값을 비교하는 단계; 및 상기 비교 결과, 상기 상향 링크 트레이닝 시퀀스 전력에 상기 일반화된 최대 우도 검출 기법이 적용된 값이 상기 미리 설정된 변수값보다 큰 경우, 상기 적어도 하나의 사용자 단말에 대한 상기 파일럿 오염 공격이 존재한다고 판단하는 단계를 포함할 수 있다.Wherein the step of determining whether or not the pilot contamination attack exists includes a step of determining a value applied to the generalized maximum likelihood detection technique and a preset variable value for determining a value of a false alarm probability to the uplink training sequence power Comparing; And determining that the pilot contamination attack exists for the at least one user terminal if the value of the generalized maximum likelihood detection technique applied to the uplink training sequence power is greater than the predetermined variable value as a result of the comparison . ≪ / RTI >
상기 파일럿 오염 공격이 존재하는지 여부를 판단하는 단계는 상기 적어도 하나의 사용자 단말에 대한 상기 파일럿 오염 공격이 존재하는 경우의 상기 상향 링크 트레이닝 시퀀스 전력이 상기 적어도 하나의 사용자 단말에 대한 상기 파일럿 오염 공격이 존재하지 않는 경우의 상기 상향 링크 트레이닝 시퀀스 전력보다 높은 특성을 이용하여 상기 파일럿 오염 공격이 존재하는지 여부를 판단하는 단계일 수 있다.Wherein determining whether the pilot contamination attack is present comprises: if the uplink training sequence power in the presence of the pilot contamination attack for the at least one user terminal is less than the pilot contamination attack for the at least one user terminal And determining whether the pilot contamination attack is present using a characteristic that is higher than the uplink training sequence power in the case where the pilot contamination attack does not exist.
상기 복수의 사용자 단말들로부터 수신된 신호는 상기 복수의 사용자 단말들 각각의 상향 링크 전송 전력, 상기 복수의 사용자 단말들 각각의 대규모 페이딩 요소(Large Scale Fading Factor) 및 복소 가우시안(Complex Gaussian) 잡음을 포함할 수 있다.The signal received from the plurality of user terminals may include uplink transmission power of each of the plurality of user terminals, a large scale fading factor of each of the plurality of user terminals, and a complex Gaussian noise .
상기 채널 추정 정보를 추출하는 단계는 상기 수신된 신호 및 상기 적어도 하나의 사용자 단말이 전송하는 상기 상향 링크 트레이닝 시퀀스에 기초하여 상기 채널 추정 정보를 계산하는 단계를 포함할 수 있다.The step of extracting the channel estimation information may comprise calculating the channel estimation information based on the received signal and the uplink training sequence transmitted by the at least one user terminal.
상기 상향 링크 트레이닝 시퀀스 전력을 획득하는 단계는 상기 채널 추정 정보 및 상기 채널 추정 정보에 벡터 전치(Transpose) 연산을 적용한 결과에 기초하여 상기 상향 링크 트레이닝 시퀀스 전력을 계산하는 단계를 포함할 수 있다.The step of acquiring the uplink training sequence power may include calculating the uplink training sequence power based on a result of applying a vector operation to the channel estimation information and the channel estimation information.
본 발명에 실시예에 따르면, 다중 사용자 다중 안테나(Multi-User Multiple Input Multiple Output; MU-MIMO) 환경 아래, 사용자 단말에서 파일럿 오염 공격(Pilot Contamination Attack)을 검출하는 방법은 하향 링크 정보 전송 과정 동안 기지국에서 생성한 하향 링크 정보 및 상향 링크 트레이닝 시퀀스 전력을 수신하는 단계; 상기 상향 링크 트레이닝 시퀀스 전력을 이용하여 상기 하향 링크 정보에 포함되는 하향 링크 채널 이득에 대한 파일럿 오염 공격이 존재하지 않는 경우의 기대값을 계산하는 단계; 및 상기 기대값 및 상기 하향 링크 정보에 일반화된 최대 우도 검출(Generalized Likelihood Ratio Test; GLRT) 기법을 적용하여 적어도 하나의 사용자 단말에 대한 파일럿 오염 공격이 존재하는지 여부를 판단하는 단계를 포함한다.According to an embodiment of the present invention, a method for detecting a pilot contamination attack in a user terminal under a multi-user multiple input multiple output (MU-MIMO) Receiving downlink information and uplink training sequence power generated by a base station; Calculating an expected value when there is no pilot contamination attack on a downlink channel gain included in the downlink information using the uplink training sequence power; And determining whether a pilot contamination attack exists for at least one user terminal by applying a generalized likelihood ratio test (GLRT) technique that is generalized to the expected value and the downlink information.
상기 파일럿 오염 공격이 존재하는지 여부를 판단하는 단계는 상기 하향 링크 정보를 이용하여 상기 하향 링크 채널 이득에 대한 추정치를 계산하는 단계; 상기 계산된 추정치 및 상기 기대값 사이의 차이값과 미리 설정된 변수값을 비교하는 단계; 및 상기 비교 결과, 상기 계산된 추정치 및 상기 기대값 사이의 차이값이 미리 설정된 변수값보다 큰 경우, 상기 적어도 하나의 사용자 단말에 대한 상기 파일럿 오염 공격이 존재한다고 판단하는 단계를 포함할 수 있다.Wherein the step of determining whether the pilot contamination attack exists includes calculating an estimate of the downlink channel gain using the downlink information; Comparing a difference value between the calculated estimate and the expected value with a preset variable value; And determining that the pilot contamination attack exists for the at least one user terminal if the difference between the calculated estimate and the expected value is greater than a preset variable value as a result of the comparison.
상기 파일럿 오염 공격이 존재하는지 여부를 판단하는 단계는 상기 적어도 하나의 사용자 단말에 대한 상기 파일럿 오염 공격이 존재하는 경우의 상기 하향 링크 채널 이득이 상기 적어도 하나의 사용자 단말에 대한 상기 파일럿 오염 공격이 존재하지 않는 경우의 상기 하향 링크 채널 이득보다 낮은 특성을 이용하여 상기 파일럿 오염 공격이 존재하는지 여부를 판단하는 단계일 수 있다.Wherein determining whether the pilot contamination attack is present comprises: if the downlink channel gain in the presence of the pilot contamination attack for the at least one user terminal is less than the pilot contamination attack for the at least one user terminal And determining whether the pilot contamination attack is present using a characteristic lower than the downlink channel gain when the pilot pollution attack is not performed.
상기 하향 링크 정보 및 상기 상향 링크 트레이닝 시퀀스 전력을 수신하는 단계는 상기 기지국에서 상기 상향 링크 트레이닝 과정 동안 복수의 사용자 단말들로부터 수신된 신호를 이용하여 상기 복수의 사용자들 각각의 채널 추정 정보를 추출하는 단계; 상기 기지국에서 상기 채널 추정 정보에 기초하여 상기 복수의 사용자 단말들 각각으로부터 수신된 상기 상향 링크 트레이닝 시퀀스 전력 및 상기 복수의 사용자들 각각의 프리코딩 벡터를 생성하는 단계; 및 상기 기지국에서 상기 하향 링크 정보 및 상기 상향 링크 트레이닝 시퀀스 전력을 변조하고, 변조된 벡터를 상기 프리코딩 벡터를 이용하여 전송하는 단계를 더 포함할 수 있다.Wherein the step of receiving the downlink information and the uplink training sequence power comprises: extracting channel estimation information of each of the plurality of users by using a signal received from a plurality of user terminals during the uplink training process in the base station step; Generating the uplink training sequence power and the precoding vector of each of the plurality of users received from each of the plurality of user terminals based on the channel estimation information at the base station; And modulating the downlink information and the uplink training sequence power at the base station, and transmitting the modulated vector using the precoding vector.
상기 다중 사용자 다중 안테나 환경의 통신 시스템은 시분할 이중통신(Time Division Duplex; TDD) 기법을 사용할 수 있다.The communication system of the multi-user multi-antenna environment may use a time division duplex (TDD) scheme.
본 발명의 실시예에 따르면, 다중 사용자 다중 안테나(Multi-User Multiple Input Multiple Output; MU-MIMO) 환경 아래, 기지국에서 파일럿 오염 공격(Pilot Contamination Attack)을 검출하는 시스템은 상향 링크 트레이닝 과정에서 복수의 사용자 단말들로부터 복수의 사용자 단말들 각각이 전송하는 상향 링크 트레이닝 시퀀스를 포함하는 신호를 수신하는 수신부; 상기 수신된 신호를 이용하여 상기 복수의 사용자 단말들 중 적어도 하나의 사용자 단말에 대응하는 채널 추정 정보를 추출하는 추출부; 일반화된 최대 우도 검출(Generalized Likelihood Ratio Test; GLRT) 기법을 적용하기 위해, 상기 채널 추정 정보에 기초하여 상기 적어도 하나의 사용자 단말로부터 수신된 상향 링크 트레이닝 시퀀스 전력을 획득하는 획득부; 및 상기 상향 링크 트레이닝 시퀀스 전력에 상기 일반화된 최대 우도 검출 기법을 적용하여 상기 적어도 하나의 사용자 단말에 대한 파일럿 오염 공격이 존재하는지 여부를 판단하는 판단부를 포함한다.According to an embodiment of the present invention, a system for detecting a pilot contamination attack in a base station under a multi-user multiple input multiple output (MU-MIMO) A receiver for receiving a signal including an uplink training sequence transmitted from each of a plurality of user terminals from user terminals; An extracting unit for extracting channel estimation information corresponding to at least one user terminal among the plurality of user terminals using the received signal; An acquiring unit for acquiring an uplink training sequence power received from the at least one user terminal based on the channel estimation information to apply a generalized likelihood ratio test (GLRT) technique; And a determination unit determining whether there is a pilot contamination attack on the at least one user terminal by applying the generalized maximum likelihood detection technique to the uplink training sequence power.
상기 판단부는 상기 상향 링크 트레이닝 시퀀스 전력에 상기 일반화된 최대 우도 검출 기법이 적용된 값과 오 경보 확률(False Alarm Probability)의 값을 결정하기 위해 미리 설정된 변수값을 비교하고, 상기 비교 결과, 상기 상향 링크 트레이닝 시퀀스 전력에 상기 일반화된 최대 우도 검출 기법이 적용된 값이 상기 미리 설정된 변수값보다 큰 경우, 상기 적어도 하나의 사용자 단말에 대한 상기 파일럿 오염 공격이 존재한다고 판단할 수 있다.The determination unit compares the value of the uplink training sequence power with a value to which the generalized maximum likelihood detection technique is applied and a predetermined value to determine a value of a false alarm probability, If the value of the generalized maximum likelihood detection technique applied to the training sequence power is greater than the predetermined variable value, it can be determined that the pilot contamination attack exists for the at least one user terminal.
본 발명의 실시예에 따르면, 다중 사용자 다중 안테나(Multi-User Multiple Input Multiple Output; MU-MIMO) 환경 아래, 사용자 단말에서 파일럿 오염 공격(Pilot Contamination Attack)을 검출하는 시스템은 하향 링크 정보 전송 과정 동안 기지국에서 생성한 하향 링크 정보 및 상향 링크 트레이닝 시퀀스 전력을 수신하는 수신부; 상기 상향 링크 트레이닝 시퀀스 전력을 이용하여 상기 하향 링크 정보에 포함되는 하향 링크 채널 이득에 대한 파일럿 오염 공격이 존재하지 않는 경우의 기대값을 계산하는 계산부; 및 상기 기대값 및 상기 하향 링크 정보에 일반화된 최대 우도 검출(Generalized Likelihood Ratio Test; GLRT) 기법을 적용하여 적어도 하나의 사용자 단말에 대한 파일럿 오염 공격이 존재하는지 여부를 판단하는 판단부를 포함한다.According to an embodiment of the present invention, a system for detecting a pilot contamination attack in a user terminal under a multi-user multiple input multiple output (MU-MIMO) A receiver for receiving downlink information and uplink training sequence power generated by a base station; A calculation unit for calculating an expected value when there is no pilot contamination attack on a downlink channel gain included in the downlink information using the uplink training sequence power; And a determination unit determining whether there is a pilot contamination attack on at least one user terminal by applying a generalized Likelihood Ratio Test (GLRT) technique that is generalized to the expected value and the downlink information.
상기 판단부는 상기 하향 링크 정보를 이용하여 상기 하향 링크 채널 이득에 대한 추정치를 계산하고, 상기 계산된 추정치 및 상기 기대값 사이의 차이값과 미리 설정된 변수값을 비교하며, 상기 비교 결과, 상기 계산된 추정치 및 상기 기대값 사이의 차이값이 미리 설정된 변수값보다 큰 경우, 상기 적어도 하나의 사용자 단말에 대한 상기 파일럿 오염 공격이 존재한다고 판단할 수 있다.Wherein the determination unit calculates an estimate of the downlink channel gain using the downlink information, compares a difference value between the calculated estimate and the expected value with a preset variable value, And if the difference between the estimated value and the expected value is greater than a preset variable value, it can be determined that the pilot contamination attack exists for the at least one user terminal.
본 발명의 실시예에 따르면, 시분할 이중통신 다중 사용자 다중 안테나 환경 아래, 기지국 또는 사용자 단말에서 일반화된 최대 우도 검출 기법을 이용함으로써, 파일럿 오염 공격을 검출하는 방법, 장치 및 시스템을 제공할 수 있다.According to an embodiment of the present invention, a method, an apparatus, and a system for detecting a pilot contamination attack can be provided by using a generalized maximum likelihood detection technique at a base station or a user terminal under a time division duplex communication multiuser multi-antenna environment.
또한, 본 발명의 실시예에 따르면, 파일럿 오염 공격을 검출하는 과정에서, 파일럿 오염 공격이 존재하는 경우 상향 링크 트레이닝 시퀀스 전력이 높아지는 특성을 이용하는 방법, 장치 및 시스템을 제공할 수 있다.In addition, according to the embodiment of the present invention, a method, an apparatus, and a system that utilize the characteristic that the uplink training sequence power becomes high in the presence of the pilot contamination attack in the process of detecting the pilot contamination attack can be provided.
또한, 본 발명의 실시예에 따르면, 파일럿 오염 공격을 검출하는 과정에서, 파일럿 오염 공격이 존재하는 경우 하향 링크 채널 이득이 낮아지는 특성을 이용하는 방법, 장치 및 시스템을 제공할 수 있다.Also, according to an embodiment of the present invention, a method, an apparatus, and a system may be provided that exploit a characteristic that a downlink channel gain is lowered in the presence of a pilot contamination attack in a process of detecting a pilot contamination attack.
또한, 본 발명의 실시예에 따르면, 파일럿 오염 공격을 검출함으로써, 정보 보안을 위한 추가적인 후속 조치를 용이하게 할 수 있는 방법, 장치 및 시스템을 제공할 수 있다.Further, according to embodiments of the present invention, by detecting pilot contamination attacks, it is possible to provide a method, apparatus, and system that can facilitate additional follow-up for information security.
도 1은 본 발명의 일실시예에 있어서, 파일럿 오염 공격 검출이 수행되는 시분할 이중통신 다중 사용자 다중 안테나 시스템을 나타낸 도면이다.
도 2는 본 발명의 일실시예에 있어서, 기지국에서 파일럿 오염 공격을 검출하는 방법을 나타낸 플로우 차트이다.
도 3은 본 발명의 일실시예에 있어서, 사용자 단말에서 파일럿 오염 공격을 검출하는 방법을 나타낸 플로우 차트이다.
도 4는 본 발명의 일실시예에 있어서, 기지국 및 사용자 단말에서의 파일럿 오염 공격 검출 성능을 나타낸 도면이다.
도 5는 본 발명의 일실시예에 있어서, 기지국에서 파일럿 오염 공격을 검출하는 시스템을 나타낸 블록도이다.
도 6은 본 발명의 일실시예에 있어서, 사용자 단말에서 파일럿 오염 공격을 검출하는 시스템을 나타낸 블록도이다.1 is a diagram illustrating a time division duplex communication multi-user multi-antenna system in which pilot contamination attack detection is performed, in an embodiment of the present invention.
2 is a flowchart illustrating a method for detecting a pilot contamination attack at a base station in an embodiment of the present invention.
3 is a flowchart illustrating a method for detecting a pilot contamination attack at a user terminal, according to an embodiment of the present invention.
4 is a diagram illustrating a pilot contamination attack detection performance in a base station and a user terminal according to an exemplary embodiment of the present invention.
5 is a block diagram illustrating a system for detecting pilot contamination attacks at a base station in one embodiment of the present invention.
6 is a block diagram illustrating a system for detecting a pilot contamination attack at a user terminal, in accordance with an embodiment of the present invention.
이하, 본 발명에 따른 실시예들을 첨부된 도면을 참조하여 상세하게 설명한다. 그러나 본 발명이 실시예들에 의해 제한되거나 한정되는 것은 아니다. 또한, 각 도면에 제시된 동일한 참조 부호는 동일한 부재를 나타낸다.
Hereinafter, embodiments according to the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings. However, the present invention is not limited to or limited by the embodiments. In addition, the same reference numerals shown in the drawings denote the same members.
도 1은 본 발명의 일실시예에 있어서, 파일럿 오염 공격 검출이 수행되는 시분할 이중통신 다중 사용자 다중 안테나 시스템을 나타낸 도면이다.1 is a diagram illustrating a time division duplex communication multi-user multi-antenna system in which pilot contamination attack detection is performed, in an embodiment of the present invention.
도 1을 참조하면, 본 발명의 일실시예에 따른 파일럿 오염 공격 검출이 수행되는 시분할 이중통신 다중 사용자 다중 안테나 시스템은 하나의 기지국(110)과 복수의 사용자 단말을 포함하는 통신 네트워크에서 수행되는 것을 전제로 설명한다. 이하, 파일럿 오염 공격 검출이 수행되는 시분할 이중통신 다중 사용자 다중 안테나 시스템은 시스템으로 기재하기로 한다. 또한, 시스템은 하나의 기지국(110)과 복수의 사용자 단말이 포함되는 통신 네트워크 외에, 복수의 기지국 및 복수의 사용자 단말이 포함되는 통신 네트워크에도 적용 가능할 수 있다.Referring to FIG. 1, a time division duplex communication multi-user multi-antenna system in which pilot contamination attack detection according to an embodiment of the present invention is performed is performed in a communication network including one
시스템은 M개의 안테나들을 갖는 기지국(110) 및 단일 안테나를 갖는 K개의 사용자 단말들을 포함한다. 이 때, 기지국(110)은 복수의 사용자 단말들로 하향 링크 정보를 전송함으로써, 통신 서비스를 K개의 사용자 단말들로 제공할 수 있다. 여기서, 하향 링크 정보 전송은 상향 링크 트레이닝 과정, 채널 추정 및 프리코딩 벡터 생성 과정 및 하향 링크 정보 전송 과정을 통하여 수행될 수 있다.The system includes a
상향 링크 트레이닝 과정에서, K개의 사용자 단말들은 길이 의 서로 직교하는 K개의 상향 링크 트레이닝 시퀀스 를 동시에 기지국(110)으로 전송할 수 있다. 이 때, 기지국(110)이 K개의 사용자 단말들로부터 수신하는 신호인, 행렬 Y는 수학식 1과 같이 나타낼 수 있다.
During the uplink training process, the K user terminals K < / RTI > uplink training sequences < RTI ID = To the
<수학식 1>&Quot; (1) "
여기서, 는 K개의 사용자 단말들 각각의 상향 링크 전송 전력일 수 있고, 는 k번째 사용자 단말의 대규모 페이딩 요소(Large Scale Fading Factor)로서, 상향 링크 전송 전력 및 대규모 페이디 요소는 기지국(110)과 통신하는 모든 사용자 단말들에게 공개된 정보일 수 있다. 또한, W는 복소 가우시안(Complex Gaussian) 잡음 행렬로서, 행렬의 각 원소는 서로 독립적이고, 평균값 0에 분산값 1을 가질 수 있다. 또한, 소규모 페이딩 채널 는 복소 가우시안 분포를 따르고, 서로 다른 사용자 단말간의 채널은 서로 동일하지만, 독립적인 분포를 로 따른다고 가정한다.here, May be the uplink transmission power of each of the K user terminals, Is a large scale fading factor of the k- th user terminal, and the uplink transmission power and the large-scale payload factor may be information disclosed to all user terminals communicating with the
본 발명의 일실시예에서는 공격자 단말(120)이 번째 사용자 단말인, 적어도 하나의 사용자 단말(130)에 대해 파일럿 오염 공격을 수행하는 것을 전제로 파일럿 오염 공격을 검출하는 방법을 설명하기로 한다.In an embodiment of the present invention, the attacker terminal 120 A method for detecting a pilot contamination attack based on the assumption that a pilot contamination attack is performed on at least one
공격자 단말(120)은 적어도 하나의 사용자 단말(130)이 전송하는 상향 링크 트레이닝 시퀀스를 모사하여, 적어도 하나의 사용자 단말(130)이 전송하는 시점과 동일한 시점에 모사한 상향 링크 트레이닝 시퀀스를 기지국(110)으로 전송할 수 있다. 이에, 기지국(110)은 K개의 사용자 단말들로부터 수학식 2와 같은 신호인 행렬 Y를 수신할 수 있다.
The
<수학식 2>&Quot; (2) "
여기서, 는 공격자 단말(120)의 상량 링크 전송 전력일 수 있고, 는 공격자 단말(120)의 대규모 페이딩 요소일 수 있다. 이 때, 공격자 단말(120)이 시스템에 비협조적이므로, 공격자 단말(120)의 상향 링크 전송 전력 및 대규모 페이디 요소는 기지국(110) 및 기지국(110)과 통신하는 모든 사용자 단말들에게 공개되지 않은 정보로 가정한다.here, May be the uplink transmission power of the
채널 추정 및 프리코딩 벡터 생성 과정에서, 기지국(110)은 수학식 2와 같은 수신된 신호인 행렬 Y를 이용하여 적어도 하나의 사용자 단말(130)에 대응하는 채널 추정 정보를 추출할 수 있다. 예를 들어, 기지국(110)은 수학식 2와 같은 수신된 신호인 행렬 Y에 각 사용자 단말에 대한 상향 링크 트레이닝 시퀀스의 벡터 전치 연산(Transpose)을 적용한 결과인 를 곱함으로써, 채널 추정에 요구되는 충분 통계량(Sufficient Statistics)인 채널 추정 정보를 계산할 수 있다. 이 때, 번째 적어도 하나의 사용자 단말(130)로의 채널 의 채널을 추정하는 채널 추정 정보인 은 수학식 3과 같다.
In the channel estimation and precoding vector generation, the
<수학식 3>&Quot; (3) "
여기서, 이고, 이다.here, ego, to be.
또한, 기지국(110)은 또는 w를 알 수 없으므로, 채널 추정 정보 로부터 수학식 4와 같은 정합 필터(Matched Filter; MF) 프리코딩 벡터를 생성할 수 있다.
In addition, the
<수학식 4>&Quot; (4) "
채널 추정 정보인 은 두 개의 채널 ,의 선형 조합으로 나타나기 때문에, 공격자 단말(120)은 w를 조절함으로써, 프리코딩 벡터의 방향을 임의로 기지국(110)에서 공격자 단말(120)로 향하는 채널 방향인 쪽으로 전환할 수 있다.Channel estimation information Lt; / RTI > , Because of the appear as a linear combination, the
하향 링크 정보 전송 과정에서, 기지국(110)은 이진 위상 편이(Binary Phase Shift Keying) 방식으로 복수의 사용자 단말들로 보내고자 하는 정보를 변조하여 를 생성할 수 있다. 그 후, 기지국(110)은 복수의 사용자 단말 각각의 를 이용하여 빔 성형을 수행한 후에, 복수의 사용자 단말들 각각으로 전송할 수 있다.In the downlink information transmission process, the
이 때, 적어도 하나의 사용자 단말(130)이 수신하는 하향 링크 정보는 수학식 5와 같다. 수학식 5에서 은 복소 가우시안 잡음으로 평균값 0이고, 공분산 행렬은 로 가정한다.
At this time, the downlink information received by at least one
<수학식 5>&Quot; (5) "
이하, 위에서 상술한 시분할 이중통신 다중 사용자 다중 안테나 환경에서, 파일럿 오염 공격을 검출하는 방법을 기재하기로 한다. 구체적으로, 도 2를 참조하여, 기지국에서 번째 사용자 단말인 적어도 하나의 사용자 단말(130)에 대한 파일럿 오염 공격을 검출하는 방법을 기재하고, 도 3을 참조하여, 사용자 단말에서 번째 사용자 단말인 적어도 하나의 사용자 단말(130)에 대한 파일럿 오염 공격을 검출하는 방법을 기재하기로 한다.
Hereinafter, a method for detecting a pilot contamination attack will be described in the time division duplex communication multi-user multi-antenna environment described above. Specifically, with reference to FIG. 2, A method for detecting a pilot contamination attack on at least one
도 2는 본 발명의 일실시예에 있어서, 기지국에서 파일럿 오염 공격을 검출하는 방법을 나타낸 플로우 차트이다.2 is a flowchart illustrating a method for detecting a pilot contamination attack at a base station in an embodiment of the present invention.
도 2를 참조하면, 본 발명의 일실시예에 따른 기지국에서 파일럿 오염 공격을 검출하는 시스템은 상향 링크 트레이닝 과정에서 복수의 사용자 단말들로부터 복수의 사용자 단말들 각각이 전송하는 상향 링크 트레이닝 시퀀스를 포함하는 신호를 수신한다(210). 이 때 수신된 신호는 수학식 2와 같이 표현될 수 있다.2, a system for detecting a pilot contamination attack in a base station according to an embodiment of the present invention includes an uplink training sequence transmitted from each of a plurality of user terminals from a plurality of user terminals in an uplink training process (210). In this case, the received signal can be expressed by Equation (2).
또한, 기지국에서 파일럿 오염 공격을 검출하는 시스템은 수신된 신호를 이용하여 복수의 사용자 단말들 중 적어도 하나의 사용자 단말에 대응하는 채널 추정 정보를 추출한다(220). 이 때, 채널 추정 정보는 수학식 3과 같이 표현될 수 있다.In addition, the system for detecting a pilot contamination attack at the base station extracts channel estimation information corresponding to at least one user terminal of the plurality of user terminals using the received signal (220). At this time, the channel estimation information can be expressed by Equation (3).
또한, 기지국에서 파일럿 오염 공격을 검출하는 시스템은 일반화된 최대 우도 검출(Generalized Likelihood Ratio Test; GLRT) 기법을 적용하기 위해, 채널 추정 정보에 기초하여 적어도 하나의 사용자 단말로부터 수신된 상향 링크 트레이닝 시퀀스 전력을 획득한다(230). 이 때, 상향 링크 트레이닝 시퀀스 전력은 수학식 6과 같이 나타낼 수 있다.
In addition, the system for detecting a pilot contamination attack at a base station may further include a channel estimation unit for applying a generalized likelihood ratio test (GLRT) technique to an uplink training sequence power received from at least one user terminal (230). At this time, the uplink training sequence power can be expressed by Equation (6).
<수학식 6>&Quot; (6) "
여기서, 은 기지국이 M개의 안테나를 통해 수신한 상량 링크 트레이닝 시퀀스 전력이고, 일반화된 최대 우도 검출 기법을 적용하기 위한 충분 통계치로서, 채널 추정 정보에 벡터 전치 연산을 적용한 결과를 채널 추정 정보에 곱함으로써, 계산될 수 있다.here, Is a normalized link training sequence power received by the base station via M antennas and is a sufficient statistic for applying the generalized maximum likelihood detection technique. The channel estimation information is multiplied by the channel estimation information by applying a vector transposition operation to the channel estimation information, .
또한, 기지국에서 파일럿 오염 공격을 검출하는 시스템은 상향 링크 트레이닝 시퀀스 전력에 일반화된 최대 우도 검출 기법을 적용하여 적어도 하나의 사용자 단말에 대한 파일럿 오염 공격이 존재하는지 여부를 판단한다(240). 예를 들어, 기지국에서 파일럿 오염 공격을 검출하는 시스템은 상향 링크 트레이닝 시퀀스 전력 에 수학식 7과 같이 일반화된 최대 우도 검출 기법을 적용하여 파일럿 오염 공격이 존재하는지 여부를 판단할 수 있다.
In addition, the system for detecting a pilot contamination attack at the base station determines whether there is a pilot contamination attack for at least one user terminal by applying a maximum likelihood detection technique that is generalized to the uplink training sequence power (240). For example, a system for detecting pilot contamination attacks at a base station may use uplink training sequence power The generalized maximum likelihood detection technique as shown in Equation (7) can be applied to determine whether there is a pilot contamination attack.
<수학식 7>&Quot; (7) "
이 때, 기지국에서 파일럿 오염 공격을 검출하는 시스템은 상향 링크 트레이닝 시퀀스 전력에 일반화된 최대 우도 검출 기법이 적용된 값인 과 오 경보 확률(False Alarm Probability)의 값을 결정하기 위해 미리 설정된 변수값인 을 비교하고, 비교 결과, 상향 링크 트레이닝 시퀀스 전력에 일반화된 최대 우도 검출 기법이 적용된 값인 이 미리 설정된 변수값인 보다 큰 경우, 적어도 하나의 사용자 단말에 대한 파일럿 오염 공격이 존재한다고 판단할 수 있다.In this case, the system for detecting pilot contamination attack in the base station is a value applied to the maximum likelihood detection technique that is generalized to the uplink training sequence power And to determine the value of the false alarm probability (False Alarm Probability) , And as a result of comparison, a value obtained by applying a maximum likelihood detection technique generalized to the uplink training sequence power This preset variable value , It can be determined that there is a pilot contamination attack for at least one user terminal.
여기서, 기지국에서 파일럿 오염 공격을 검출하는 시스템은 적어도 하나의 사용자 단말에 대한 파일럿 오염 공격이 존재하는 경우의 상향 링크 트레이닝 시퀀스 전력이 적어도 하나의 사용자 단말에 대한 파일럿 오염 공격이 존재하지 않는 경우의 상향 링크 트레이닝 시퀀스 전력보다 높은 특성을 이용하여 파일럿 오염 공격이 존재하는지 여부를 판단할 수 있다.Here, the system for detecting a pilot contamination attack at a base station may be configured such that the uplink training sequence power in the presence of a pilot contamination attack for at least one user terminal is raised in the case where there is no pilot contamination attack for at least one user terminal It is possible to determine whether or not there is a pilot contamination attack by using characteristics higher than the link training sequence power.
또한, 도면에는 도시되지 않았지만, 기지국에서 파일럿 오염 공격을 검출하는 시스템은 파일럿 오염 공격이 존재하는 경우, 이에 대한 후속 조치를 실행할 수 있다.
Also, although not shown in the figure, a system for detecting pilot contamination attacks at a base station can perform follow-up actions if there is a pilot pollution attack.
도 3은 본 발명의 일실시예에 있어서, 사용자 단말에서 파일럿 오염 공격을 검출하는 방법을 나타낸 플로우 차트이다.3 is a flowchart illustrating a method for detecting a pilot contamination attack at a user terminal, according to an embodiment of the present invention.
도 3을 참조하면, 본 발명의 일실시예에 따른 사용자 단말에서 파일럿 오염 공격을 검출하는 시스템은 하향 링크 정보 전송 과정 동안 기지국에서 생성한 하향 링크 정보 및 상향 링크 트레이닝 시퀀스 전력을 수신한다(310).3, a system for detecting a pilot contamination attack in a user terminal according to an exemplary embodiment of the present invention receives downlink information and uplink training sequence power generated in a base station during downlink information transmission (step 310) .
이 때, 도면에는 도시되지 않았지만, 기지국은 상향 링크 트레이닝 과정 동안 복수의 사용자 단말들로부터 수신된 신호를 이용하여 복수의 사용자들 각각의 채널 추정 정보를 추출할 수 있다. 여기서, 수신된 신호는 수학식 2와 같이 표현될 수 있고, 채널 추정 정보는 수학식 3과 같이 표현될 수 있다. 또한, 기지국은 채널 추정 정보에 기초하여 복수의 사용자 단말들 각각으로부터 수신된 상향 링크 트레이닝 시퀀스 전력인 및 복수의 사용자들 각각의 프리코딩 벡터 를 생성할 수 있다. 여기서, 상량 링크 트레이닝 시퀀스 전력은 수학식 6과 같이 표현될 수 있다. 또한, 기지국은 하향 링크 정보 및 상향 링크 트레이닝 시퀀스 전력을 이진 위상 편이 방식으로 변조하여 를 생성하고, 변조된 벡터를 프리코딩 벡터 를 이용하여 전송할 수 있다.At this time, although not shown in the figure, the base station can extract channel estimation information of each of a plurality of users using a signal received from a plurality of user terminals during an uplink training process. Here, the received signal may be expressed by Equation (2), and the channel estimation information may be expressed by Equation (3). Further, the base station calculates, based on the channel estimation information, the uplink training sequence power received from each of the plurality of user terminals And a precoding vector < RTI ID = 0.0 > Lt; / RTI > Here, the normalized link training sequence power can be expressed by Equation (6). Also, the base station modulates the downlink information and the uplink training sequence power in a binary phase shift manner And outputs the modulated vector as a precoding vector As shown in FIG.
또한, 사용자 단말에서 파일럿 오염 공격을 검출하는 시스템은 상향 링크 트레이닝 시퀀스 전력을 이용하여 하향 링크 정보 에 포함되는 하향 링크 채널 이득에 대한 파일럿 오염 공격이 존재하지 않는 경우의 기대값을 계산한다(320). 여기서, 하향 링크 정보는 수학식 5와 같이 표현될 수 있고, 하향 링크 채널 이득은 번째 사용자 단말의 채널 및 프리코딩 벡터 의 곱으로 표현되는 일 수 있다. 또한, 기대값 은 파일럿 오염 공격이 존재하지 않는 경우의 평균값으로, 수학식 8과 같이 표현될 수 있다.
Also, a system for detecting a pilot contamination attack in a user terminal uses uplink training sequence power to detect downlink information (320) when there is no pilot contamination attack on the downlink channel gain included in the uplink channel gain. Here, the downlink information may be expressed by Equation (5), and the downlink channel gain may be expressed by Equation Channel of the second user terminal And a precoding vector Expressed as the product of Lt; / RTI > In addition, Is an average value when there is no pilot contamination attack, and can be expressed by Equation (8).
<수학식 8>&Quot; (8) "
반면에, 파일럿 오염 공격이 존재하는 경우의 하향 링크 채널 이득 의 평균값 은 수학식 9와 같이 표현될 수 있다.
On the other hand, the downlink channel gain in the presence of pilot contamination attack Average of Can be expressed by Equation (9).
<수학식 9>&Quot; (9) "
또한, 사용자 단말에서 파일럿 오염 공격을 검출하는 시스템은 기대값 및 하향 링크 정보에 일반화된 최대 우도 검출(Generalized Likelihood Ratio Test; GLRT) 기법을 적용하여 적어도 하나의 사용자 단말에 대한 파일럿 오염 공격이 존재하는지 여부를 판단한다(330).In addition, a system for detecting a pilot contamination attack in a user terminal applies a generalized likelihood ratio test (GLRT) technique, which is generalized to expected values and downlink information, to determine whether there is a pilot contamination attack on at least one user terminal (330).
이 때, 사용자 단말에서 파일럿 오염 공격을 검출하는 시스템은 하향 링크 정보를 이용하여 하향 링크 채널 이득에 대한 추정치를 계산하고, 계산된 추정치 및 기대값 사이의 차이값과 미리 설정된 변수값을 비교하며, 비교 결과, 계산된 추정치 및 기대값 사이의 차이값이 미리 설정된 변수값보다 큰 경우, 적어도 하나의 사용자 단말에 대한 파일럿 오염 공격이 존재한다고 판단할 수 있다. 예를 들어, 사용자 단말에서 파일럿 오염 공격을 검출하는 시스템은 상향 링크 트레이닝 시퀀스 전력 및 하향 링크 정보 를 이용하여 일반화된 최대 우도 검출 기법을 적용하기 위한 충분 통계량을 수학식 10과 같이 획득할 수 있다.
In this case, the system for detecting a pilot contamination attack in the user terminal calculates an estimated value for the downlink channel gain using the downlink information, compares a difference value between the calculated estimated value and the expected value with a preset variable value, If the result of the comparison is that the difference between the calculated estimate and the expected value is greater than the preset variable value, then it can be determined that there is a pilot contamination attack for at least one user terminal. For example, a system for detecting a pilot contamination attack at a user terminal may use uplink training sequence power And downlink information A sufficient statistic for applying the generalized maximum likelihood detection technique can be obtained as shown in Equation (10).
<수학식 10>&Quot; (10) "
여기서, 는 하향 링크 채널 이득에 대한 추정치로서, 사용자 단말에서 파일럿 오염 공격을 검출하는 시스템은 추정치 와 기대값 사이의 차이값이 미리 설정된 변수값인 특정 경계값 보다 큰 경우, 파일럿 오염 공격이 존재한다고 판단할 수 있다.here, Is an estimate of the downlink channel gain, a system for detecting a pilot contamination attack at a user terminal, And expected value Lt; RTI ID = 0.0 > value < / RTI > , It can be determined that there is a pilot contamination attack.
이 때, 사용자 단말에서 파일럿 오염 공격을 검출하는 시스템은 적어도 하나의 사용자 단말에 대한 파일럿 오염 공격이 존재하는 경우의 하향 링크 채널 이득이 적어도 하나의 사용자 단말에 대한 파일럿 오염 공격이 존재하지 않는 경우의 하향 링크 채널 이득보다 낮은 특성을 이용하여 파일럿 오염 공격이 존재하는지 여부를 판단할 수 있다. 예를 들어, 공격자 단말이 더 높은 전력으로 파일럿 오염 공격을 수행하면 빔 성형 벡터의 방향이 공격자 단말의 채널 방향으로 틀어진 만큼 번째 사용자 단말의 하향 링크 채널 이득이 줄어들기 때문에, 파일럿 오염 공격이 검출될 수 있다.In this case, a system for detecting a pilot contamination attack at a user terminal may include a case where a downlink channel gain in the presence of a pilot contamination attack for at least one user terminal does not include a pilot contamination attack for at least one user terminal It is possible to determine whether or not there is a pilot contamination attack using characteristics lower than the downlink channel gain. For example, if the attacker terminal performs a pilot pollution attack with higher power, the direction of the beamforming vector is shifted toward the channel direction of the attacker terminal A pilot pollution attack can be detected because the downlink channel gain of the second user terminal is reduced.
위에서 상술한 파일럿 오염 공격을 검출하는 원리는 수학식 11로도 설명할 수 있다.
The principle of detecting the above-mentioned pilot contamination attack can be also explained by the expression (11).
<수학식 11>Equation (11)
여기서, 사용자 단말에서 파일럿 오염 공격을 검출하는 시스템은 기대값 에 적당한 마진 을 두고, 이를 추정치 와 비교함으로써, 파일럿 오염 공격이 존재하는지 여부를 판단할 수 있다.Here, a system for detecting a pilot contamination attack in a user terminal is a system A reasonable margin for , It is estimated , It can be determined whether or not there is a pilot contamination attack.
또한, 도면에는 도시되지 않았지만, 기지국에서 파일럿 오염 공격을 검출하는 시스템은 파일럿 오염 공격이 존재하는 경우, 이에 대한 후속 조치를 실행할 수 있다.
Also, although not shown in the figure, a system for detecting pilot contamination attacks at a base station can perform follow-up actions if there is a pilot pollution attack.
도 4는 본 발명의 일실시예에 있어서, 기지국 및 사용자 단말에서의 파일럿 오염 공격 검출 성능을 나타낸 도면이다.4 is a diagram illustrating a pilot contamination attack detection performance in a base station and a user terminal according to an exemplary embodiment of the present invention.
도 4를 참조하면, 본 발명의 일실시예에 따른 기지국에서의 파일럿 오염 공격 검출 성능은 원 모양 실선인 그래프들(410, 420)로 나타낸다. 또한, 본 발명의 일실시예에 따른 사용자 단말에서의 파일럿 오염 공격 검출 성능은 네모 모양 실선인 그래프들(430, 440, 450)으로 나타낸다.Referring to FIG. 4, the performance of pilot contamination attack detection in a base station according to an embodiment of the present invention is represented by
여기서, 기지국 및 사용자 단말에서의 파일럿 오염 공격 검출 성능을 나타내기 위한 시스템 변수는 다음과 같다. 사용자 단말에서의 상향 링크 전송 전력 은 10dB로 기지국의 하향 링크 전송 전력 는 20dB로 설정하였다. 또한, 대규모 페이딩 요소()는 모두 1로 정규화하였다. 또한, 기지국의 안테나 개수 M은 100개 및 400개로 설정하였고, 서비스를 제공받는 사용자 단말 개수인 K는 50으로 설정하였다. 또한, 상향 링크 트레이닝 시퀀스의 길이 는 50 및 100으로 설정하였고, 하향 링크 트레이닝 시퀀스의 길이 역시 50 및 100으로 설정하였다. 또한, 오 경보 확률의 값을 결정하기 위해 미리 설정된 변수값인 및 미리 설정된 변수값인 특정 경계값 은 0.01이 되도록 설정하였다.Here, the system parameters for indicating the pilot contamination attack detection performance at the base station and the user terminal are as follows. The uplink transmission power Is 10dB, the downlink transmission power of the base station Is set to 20 dB. In addition, large fading elements ( ) Were all normalized to 1. In addition, the number M of antennas of the base station is set to 100 and 400, and the number K of user terminals to be served is set to 50. Also, the length of the uplink training sequence Was set to 50 and 100, and the length of the downlink training sequence was set to 50 and 100, respectively. In addition, in order to determine the value of the false alarm probability, And a specific boundary value that is a preset variable value Was set to be 0.01.
기지국에서의 파일럿 오염 공격 검출 성능과 관련된 그래프들(410, 420) 및 사용자 단말에서의 파일럿 오염 공격 검출 성능과 관련된 그래프들(430, 440, 450)을 살펴보면, 하향 링크 심볼의 개수 가 증가할수록 채널 이득에 대한 추정이 정확해지므로, 파일럿 오염 공격 검출 성능이 향상되는 것을 알 수 있다. 또한, 안테나 개수 M이 증가함에 따라, 파일럿 오염 공격 검출 성능이 향상되는 것을 알 수 있다. 예를 들어, M=400, =50, =100인 경우, 가 -9dB일 때 99%의 파일럿 오염 공격을 검출할 수 있다.
Referring to the
도 5는 본 발명의 일실시예에 있어서, 기지국에서 파일럿 오염 공격을 검출하는 시스템을 나타낸 블록도이다.5 is a block diagram illustrating a system for detecting pilot contamination attacks at a base station in one embodiment of the present invention.
도 5를 참조하면, 본 발명의 일실시예에 따른 기지국에서 파일럿 오염 공격을 검출하는 시스템은 수신부(510), 추출부(520), 획득부(530) 및 판단부(540)를 포함한다.5, a system for detecting a pilot contamination attack in a base station according to an embodiment of the present invention includes a receiving
수신부(510)는 상향 링크 트레이닝 과정에서 복수의 사용자 단말들로부터 복수의 사용자 단말들 각각이 전송하는 상향 링크 트레이닝 시퀀스를 포함하는 신호를 수신한다.The receiving
추출부(520)는 수신된 신호를 이용하여 복수의 사용자 단말들 중 적어도 하나의 사용자 단말에 대응하는 채널 추정 정보를 추출한다.The
획득부(530)는 일반화된 최대 우도 검출(Generalized Likelihood Ratio Test; GLRT) 기법을 적용하기 위해, 채널 추정 정보에 기초하여 적어도 하나의 사용자 단말로부터 수신된 상향 링크 트레이닝 시퀀스 전력을 획득한다.The acquiring
판단부(540)는 상향 링크 트레이닝 시퀀스 전력에 일반화된 최대 우도 검출 기법을 적용하여 적어도 하나의 사용자 단말에 대한 파일럿 오염 공격이 존재하는지 여부를 판단한다.The
이 때, 판단부(540)는 상향 링크 트레이닝 시퀀스 전력에 일반화된 최대 우도 검출 기법이 적용된 값과 오 경보 확률(False Alarm Probability)의 값을 결정하기 위해 미리 설정된 변수값을 비교하고, 비교 결과, 상향 링크 트레이닝 시퀀스 전력에 일반화된 최대 우도 검출 기법이 적용된 값이 미리 설정된 변수값보다 큰 경우, 적어도 하나의 사용자 단말에 대한 파일럿 오염 공격이 존재한다고 판단할 수 있다.At this time, the
또한, 판단부(540)는 적어도 하나의 사용자 단말에 대한 파일럿 오염 공격이 존재하는 경우의 상향 링크 트레이닝 시퀀스 전력이 적어도 하나의 사용자 단말에 대한 파일럿 오염 공격이 존재하지 않는 경우의 상향 링크 트레이닝 시퀀스 전력보다 높은 특성을 이용하여 파일럿 오염 공격이 존재하는지 여부를 판단할 수 있다.
In addition, the
도 6은 본 발명의 일실시예에 있어서, 사용자 단말에서 파일럿 오염 공격을 검출하는 시스템을 나타낸 블록도이다.6 is a block diagram illustrating a system for detecting a pilot contamination attack at a user terminal, in accordance with an embodiment of the present invention.
도 6을 참조하면, 본 발명의 일실시예에 따른 사용자 단말에서 파일럿 오염 공격을 검출하는 시스템은 수신부(610), 계산부(620) 및 판단부(630)를 포함한다.Referring to FIG. 6, a system for detecting a pilot contamination attack in a user terminal according to an embodiment of the present invention includes a receiving
수신부(610)는 하향 링크 정보 전송 과정 동안 기지국에서 생성한 하향 링크 정보 및 상향 링크 트레이닝 시퀀스 전력을 수신한다.The
계산부(620)는 상향 링크 트레이닝 시퀀스 전력을 이용하여 하향 링크 정보에 포함되는 하향 링크 채널 이득에 대한 파일럿 오염 공격이 존재하지 않는 경우의 기대값을 계산한다.The
판단부(630)는 기대값 및 하향 링크 정보에 일반화된 최대 우도 검출(Generalized Likelihood Ratio Test; GLRT) 기법을 적용하여 적어도 하나의 사용자 단말에 대한 파일럿 오염 공격이 존재하는지 여부를 판단한다.The
이 때, 판단부(630)는 하향 링크 정보를 이용하여 하향 링크 채널 이득에 대한 추정치를 계산하고, 계산된 추정치 및 기대값 사이의 차이값과 미리 설정된 변수값을 비교하며, 비교 결과, 계산된 추정치 및 기대값 사이의 차이값이 미리 설정된 변수값보다 큰 경우, 적어도 하나의 사용자 단말에 대한 파일럿 오염 공격이 존재한다고 판단할 수 있다.At this time, the
또한, 판단부(630)는 적어도 하나의 사용자 단말에 대한 파일럿 오염 공격이 존재하는 경우의 하향 링크 채널 이득이 적어도 하나의 사용자 단말에 대한 파일럿 오염 공격이 존재하지 않는 경우의 하향 링크 채널 이득보다 낮은 특성을 이용하여 파일럿 오염 공격이 존재하는지 여부를 판단할 수 있다.In addition, the
또한, 도면에는 도시되지 않았지만, 사용자 단말에서 파일럿 오염 공격을 검출하는 시스템은 기지국에서, 상향 링크 트레이닝 과정 동안 복수의 사용자 단말들로부터 수신된 신호를 이용하여 복수의 사용자들 각각의 채널 추정 정보를 추출할 수 있고, 채널 추정 정보에 기초하여 복수의 사용자 단말들 각각으로부터 수신된 상향 링크 트레이닝 시퀀스 전력 및 복수의 사용자들 각각의 프리코딩 벡터를 생성하며, 하향 링크 정보 및 상향 링크 트레이닝 시퀀스 전력을 변조하고, 변조된 벡터를 프리코딩 벡터를 이용하여 전송할 수 있다.
Also, although not shown in the figure, a system for detecting a pilot contamination attack in a user terminal extracts channel estimation information of each of a plurality of users using a signal received from a plurality of user terminals during an uplink training process at a base station Generates uplink training sequence power and a precoding vector of each of a plurality of users received from each of the plurality of user terminals based on the channel estimation information, modulates the downlink information and the uplink training sequence power , The modulated vector may be transmitted using a precoding vector.
이상에서 설명된 장치는 하드웨어 구성요소, 소프트웨어 구성요소, 및/또는 하드웨어 구성요소 및 소프트웨어 구성요소의 조합으로 구현될 수 있다. 예를 들어, 실시예들에서 설명된 장치 및 구성요소는, 예를 들어, 프로세서, 콘트롤러, ALU(arithmetic logic unit), 디지털 신호 프로세서(digital signal processor), 마이크로컴퓨터, FPA(field programmable array), PLU(programmable logic unit), 마이크로프로세서, 또는 명령(instruction)을 실행하고 응답할 수 있는 다른 어떠한 장치와 같이, 하나 이상의 범용 컴퓨터 또는 특수 목적 컴퓨터를 이용하여 구현될 수 있다. 처리 장치는 운영 체제(OS) 및 상기 운영 체제 상에서 수행되는 하나 이상의 소프트웨어 애플리케이션을 수행할 수 있다. 또한, 처리 장치는 소프트웨어의 실행에 응답하여, 데이터를 접근, 저장, 조작, 처리 및 생성할 수도 있다. 이해의 편의를 위하여, 처리 장치는 하나가 사용되는 것으로 설명된 경우도 있지만, 해당 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자는, 처리 장치가 복수 개의 처리 요소(processing element) 및/또는 복수 유형의 처리 요소를 포함할 수 있음을 알 수 있다. 예를 들어, 처리 장치는 복수 개의 프로세서 또는 하나의 프로세서 및 하나의 콘트롤러를 포함할 수 있다. 또한, 병렬 프로세서(parallel processor)와 같은, 다른 처리 구성(processing configuration)도 가능하다.The apparatus described above may be implemented as a hardware component, a software component, and / or a combination of hardware components and software components. For example, the apparatus and components described in the embodiments may be implemented within a computer system, such as, for example, a processor, a controller, an arithmetic logic unit (ALU), a digital signal processor, a microcomputer, a field programmable array (FPA) A programmable logic unit (PLU), a microprocessor, or any other device capable of executing and responding to instructions. The processing device may execute an operating system (OS) and one or more software applications running on the operating system. The processing device may also access, store, manipulate, process, and generate data in response to execution of the software. For ease of understanding, the processing apparatus may be described as being used singly, but those skilled in the art will recognize that the processing apparatus may have a plurality of processing elements and / As shown in FIG. For example, the processing unit may comprise a plurality of processors or one processor and one controller. Other processing configurations are also possible, such as a parallel processor.
소프트웨어는 컴퓨터 프로그램(computer program), 코드(code), 명령(instruction), 또는 이들 중 하나 이상의 조합을 포함할 수 있으며, 원하는 대로 동작하도록 처리 장치를 구성하거나 독립적으로 또는 결합적으로(collectively) 처리 장치를 명령할 수 있다. 소프트웨어 및/또는 데이터는, 처리 장치에 의하여 해석되거나 처리 장치에 명령 또는 데이터를 제공하기 위하여, 어떤 유형의 기계, 구성요소(component), 물리적 장치, 가상 장치(virtual equipment), 컴퓨터 저장 매체 또는 장치, 또는 전송되는 신호 파(signal wave)에 영구적으로, 또는 일시적으로 구체화(embody)될 수 있다. 소프트웨어는 네트워크로 연결된 컴퓨터 시스템 상에 분산되어서, 분산된 방법으로 저장되거나 실행될 수도 있다. 소프트웨어 및 데이터는 하나 이상의 컴퓨터 판독 가능 기록 매체에 저장될 수 있다.The software may include a computer program, code, instructions, or a combination of one or more of the foregoing, and may be configured to configure the processing device to operate as desired or to process it collectively or collectively Device can be commanded. The software and / or data may be in the form of any type of machine, component, physical device, virtual equipment, computer storage media, or device , Or may be permanently or temporarily embodied in a transmitted signal wave. The software may be distributed over a networked computer system and stored or executed in a distributed manner. The software and data may be stored on one or more computer readable recording media.
실시예에 따른 방법은 다양한 컴퓨터 수단을 통하여 수행될 수 있는 프로그램 명령 형태로 구현되어 컴퓨터 판독 가능 매체에 기록될 수 있다. 상기 컴퓨터 판독 가능 매체는 프로그램 명령, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다. 상기 매체에 기록되는 프로그램 명령은 실시예를 위하여 특별히 설계되고 구성된 것들이거나 컴퓨터 소프트웨어 당업자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수도 있다. 컴퓨터 판독 가능 기록 매체의 예에는 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체(magnetic media), CD-ROM, DVD와 같은 광기록 매체(optical media), 플롭티컬 디스크(floptical disk)와 같은 자기-광 매체(magneto-optical media), 및 롬(ROM), 램(RAM), 플래시 메모리 등과 같은 프로그램 명령을 저장하고 수행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치가 포함된다. 프로그램 명령의 예에는 컴파일러에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용해서 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어 코드를 포함한다. 상기된 하드웨어 장치는 실시예의 동작을 수행하기 위해 하나 이상의 소프트웨어 모듈로서 작동하도록 구성될 수 있으며, 그 역도 마찬가지이다.The method according to an embodiment may be implemented in the form of a program command that can be executed through various computer means and recorded in a computer-readable medium. The computer-readable medium may include program instructions, data files, data structures, and the like, alone or in combination. The program instructions to be recorded on the medium may be those specially designed and configured for the embodiments or may be available to those skilled in the art of computer software. Examples of computer-readable media include magnetic media such as hard disks, floppy disks and magnetic tape; optical media such as CD-ROMs and DVDs; magnetic media such as floppy disks; Magneto-optical media, and hardware devices specifically configured to store and execute program instructions such as ROM, RAM, flash memory, and the like. Examples of program instructions include machine language code such as those produced by a compiler, as well as high-level language code that can be executed by a computer using an interpreter or the like. The hardware devices described above may be configured to operate as one or more software modules to perform the operations of the embodiments, and vice versa.
이상과 같이 실시예들이 비록 한정된 실시예와 도면에 의해 설명되었으나, 해당 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 상기의 기재로부터 다양한 수정 및 변형이 가능하다. 예를 들어, 설명된 기술들이 설명된 방법과 다른 순서로 수행되거나, 및/또는 설명된 시스템, 구조, 장치, 회로 등의 구성요소들이 설명된 방법과 다른 형태로 결합 또는 조합되거나, 다른 구성요소 또는 균등물에 의하여 대치되거나 치환되더라도 적절한 결과가 달성될 수 있다.While the present invention has been particularly shown and described with reference to exemplary embodiments thereof, it is to be understood that the invention is not limited to the disclosed exemplary embodiments. For example, it is to be understood that the techniques described may be performed in a different order than the described methods, and / or that components of the described systems, structures, devices, circuits, Lt; / RTI > or equivalents, even if it is replaced or replaced.
그러므로, 다른 구현들, 다른 실시예들 및 특허청구범위와 균등한 것들도 후술하는 특허청구범위의 범위에 속한다.Therefore, other implementations, other embodiments, and equivalents to the claims are also within the scope of the following claims.
Claims (13)
상향 링크 트레이닝 과정에서 복수의 사용자 단말들로부터 복수의 사용자 단말들 각각이 전송하는 상향 링크 트레이닝 시퀀스를 포함하는 신호를 수신하는 단계;
상기 수신된 신호를 이용하여 상기 복수의 사용자 단말들 중 적어도 하나의 사용자 단말에 대응하는 채널 추정 정보를 추출하는 단계;
일반화된 최대 우도 검출(Generalized Likelihood Ratio Test; GLRT) 기법을 적용하기 위해, 상기 채널 추정 정보에 기초하여 상기 적어도 하나의 사용자 단말로부터 수신된 상향 링크 트레이닝 시퀀스 전력을 획득하는 단계; 및
상기 상향 링크 트레이닝 시퀀스 전력에 상기 일반화된 최대 우도 검출 기법을 적용하여 상기 적어도 하나의 사용자 단말에 대한 파일럿 오염 공격이 존재하는지 여부를 판단하는 단계
를 포함하고,
상기 파일럿 오염 공격이 존재하는지 여부를 판단하는 단계는
상기 상향 링크 트레이닝 시퀀스 전력에 상기 일반화된 최대 우도 검출 기법이 적용된 값과 오 경보 확률(False Alarm Probability)의 값을 결정하기 위해 미리 설정된 변수값을 비교하는 단계; 및
상기 비교 결과, 상기 상향 링크 트레이닝 시퀀스 전력에 상기 일반화된 최대 우도 검출 기법이 적용된 값이 상기 미리 설정된 변수값보다 큰 경우, 상기 적어도 하나의 사용자 단말에 대한 상기 파일럿 오염 공격이 존재한다고 판단하는 단계
를 포함하고,
상기 상향 링크 트레이닝 시퀀스 전력에 상기 일반화된 최대 우도 검출 기법이 적용된 값은 하기 수학식에 의하여 결정되는 기지국에서 파일럿 오염 공격을 검출하는 방법.
[수학식]
상기 은 상기 상향 링크 트레이닝 시퀀스의 전력이고, 상기 은 이고, 상기 는 상기 복수의 사용자 단말들 각각의 상향 링크 전송 전력이고, 상기 은 상기 상향 링크 트레이닝 시퀀스를 모사하여 상기 모사한 상향 링크 트레이닝 시퀀스를 전송하는 공격자 단말의 대규모 페이딩 요소(Large Scale Fading Factor)이고, 상기 는 미리 결정된 값이고, 상기 M은 안테나 개수이다.A method for detecting a pilot contamination attack in a base station under a multi-user multiple input multiple output (MU-MIMO) environment,
Receiving a signal including an uplink training sequence transmitted from each of a plurality of user terminals from a plurality of user terminals in an uplink training process;
Extracting channel estimation information corresponding to at least one user terminal among the plurality of user terminals using the received signal;
Obtaining an uplink training sequence power received from the at least one user terminal based on the channel estimation information to apply a generalized likelihood ratio test (GLRT) technique; And
Determining whether a pilot contamination attack exists for the at least one user terminal by applying the generalized maximum likelihood detection technique to the uplink training sequence power
Lt; / RTI >
Wherein the step of determining whether the pilot contamination attack is present comprises:
Comparing a value applied to the uplink training sequence power to a value to which the generalized maximum likelihood detection technique is applied and a preset variable value to determine a value of a false alarm probability; And
Determining that the pilot contamination attack exists for the at least one user terminal if the value of the generalized maximum likelihood detection technique applied to the uplink training sequence power is greater than the predetermined variable value as a result of the comparison
Lt; / RTI >
Wherein the value of the generalized maximum likelihood detection technique applied to the uplink training sequence power is determined by the following equation.
[Mathematical Expression]
remind Is the power of the uplink training sequence, silver , And Is the uplink transmission power of each of the plurality of user terminals, Is a large scale fading factor of an attacker terminal that transmits the simulated uplink training sequence by simulating the uplink training sequence, Is a predetermined value, and M is the number of antennas.
상기 파일럿 오염 공격이 존재하는지 여부를 판단하는 단계는
상기 적어도 하나의 사용자 단말에 대한 상기 파일럿 오염 공격이 존재하는 경우의 상기 상향 링크 트레이닝 시퀀스 전력이 상기 적어도 하나의 사용자 단말에 대한 상기 파일럿 오염 공격이 존재하지 않는 경우의 상기 상향 링크 트레이닝 시퀀스 전력보다 높은 특성을 이용하여 상기 파일럿 오염 공격이 존재하는지 여부를 판단하는 단계인 기지국에서 파일럿 오염 공격을 검출하는 방법.The method according to claim 1,
Wherein the step of determining whether the pilot contamination attack is present comprises:
Wherein the uplink training sequence power in the presence of the pilot contamination attack for the at least one user terminal is higher than the uplink training sequence power in the absence of the pilot contamination attack for the at least one user terminal The method comprising the steps of: determining whether a pilot contamination attack is present;
상기 복수의 사용자 단말들로부터 수신된 신호는
상기 복수의 사용자 단말들 각각의 상향 링크 전송 전력, 상기 복수의 사용자 단말들 각각의 대규모 페이딩 요소(Large Scale Fading Factor) 및 복소 가우시안(Complex Gaussian) 잡음을 포함하는 기지국에서 파일럿 오염 공격을 검출하는 방법.The method according to claim 1,
The signals received from the plurality of user terminals
A method for detecting a pilot contamination attack in a base station including an uplink transmission power of each of the plurality of user terminals, a large scale fading factor of each of the plurality of user terminals, and a complex Gaussian noise, .
상기 채널 추정 정보를 추출하는 단계는
상기 수신된 신호 및 상기 적어도 하나의 사용자 단말이 전송하는 상기 상향 링크 트레이닝 시퀀스에 기초하여 상기 채널 추정 정보를 계산하는 단계
를 포함하는 기지국에서 파일럿 오염 공격을 검출하는 방법.The method according to claim 1,
The step of extracting the channel estimation information
Calculating the channel estimation information based on the received signal and the uplink training sequence transmitted by the at least one user terminal
And detecting a pilot pollution attack at the base station.
상기 상향 링크 트레이닝 시퀀스 전력을 획득하는 단계는
상기 채널 추정 정보 및 상기 채널 추정 정보에 벡터 전치(Transpose) 연산을 적용한 결과에 기초하여 상기 상향 링크 트레이닝 시퀀스 전력을 계산하는 단계
를 포함하는 기지국에서 파일럿 오염 공격을 검출하는 방법.The method according to claim 1,
The step of acquiring the uplink training sequence power
Calculating the uplink training sequence power based on a result of applying a vector operation to the channel estimation information and the channel estimation information;
And detecting a pilot pollution attack at the base station.
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