KR102376810B1 - 인공 잡음을 활용한 보안 성능 향상 방법 및 장치 - Google Patents

인공 잡음을 활용한 보안 성능 향상 방법 및 장치 Download PDF

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Abstract

프리코더 설계를 통한 클라우드 및 엣지 프로세싱에서의 보안율 최대화 기법이 개시된다. 일 실시예에 따른 복수의 셀들로 구성된 클라우드 무선 접속망(C-RAN) 환경에서 인공 잡음을 활용한 보안 성능 향상 방법은 복수의 셀들 각각에 있어서, 해당 셀에 포함된 단말과 원격 무선 헤드 사이의 현재 채널 상태 정보에 기초하여, 단말의 보안 신호 수신 확률을 계산하는 단계, 복수의 셀들 각각에 있어서, 해당 셀에 포함된 단말의 보안 신호를 도청하려는 도청자와 원격 무선 헤드 사이의 채널 상태 정보에 기초하여, 도청자의 도청 성공 확률을 계산하는 단계¸ 단말의 보안 신호 수신 확률과 도청자의 도청 성공 확률에 기초하여 합계 보안 전송률을 결정하는 단계, 및 안테나 별 전력 제약 조건 하에서, 합계 보안 전송률을 최대화하는 프리코더를 결정하는 단계를 포함한다.

Description

인공 잡음을 활용한 보안 성능 향상 방법 및 장치{METHOD AND APPARATUS FOR IMPROVING SECURITY PERFORMANCE USING ARTIFICIAL NOISE}
아래 실시예들은 인공 잡음을 활용한 보안 성능 향상 방법 및 장치에 관한 것으로, 구체적으로 프리코더 설계를 통한 클라우드 및 엣지 프로세싱에서의 보안율 최대화 기법에 관한 것이다.
5G와 5G 이후 통신에서는 휴대폰, 차량, 웨어러블 기기, 가전 제품 등 다양한 기기들이 서로 연결되어 유비쿼터스 서비스를 제공한다. 유비쿼터스 환경 하에서는, 사용자의 요청 데이터 외에도 개인 정보 또는 전자 건강 데이터, 신용 카드 정보와 같은 민감한 정보도 무선 링크로 교환하는 일이 발생하기 때문에 보안 성능이 중요하다.
물리 계층 보안(PLS; Physical Layer Security)은 비용 효율성, 낮은 복잡성 및 수학적으로 입증 된 보안과 같은 이점으로 인해 최근 주목 받고있다. 협동 재밍 (CJ; Cooperative Jamming) 접근법은 송신하고자 하는 정보를 안전하게 송신할 뿐만 아니라 방해 신호(예를 들어, 인공 잡음(AN; Articial Noise)을 방사함으로써 도청 능력을 저하시킬 수 있으므로 보안 성능을 효과적으로 향상시킬 수 있다.
소스에 적용된 협동 재밍 방법으로써, 인공 잡음 프리코딩(ANP; Articial Noise aided Precoding)방법은 인공 잡음 신호를 정당한 링크의 영 공간으로 빔포밍하는 방식으로 보안 성능을 향상시킬 수 있다. 인공 잡음 프리코딩 방법을 사용하면 송신 노드는 송신하고자 하는 정보와 인공 잡음 신호를 추가적인 공간 자유도를 이용하여 동일한 시간에 전송할 수 있다. 인공 잡음 신호는 의도 된 수신 노드의 간섭을 피하고 도청 채널 용량을 줄이기 위해 정당한 채널의 직교 공간으로 빔포밍 되어야 한다.
그러나, 채널 상태 정보(CSI; Channel State Information)가 불완전한 경우, 직교성이 더 이상 유지될 수 없기 때문에, 인공 잡음 신호는 의도된 신호와 간섭하는데 이를 인공 잡음 누설(AN leakage)이라 한다. 중앙 처리를 위한 필수적인 네트워크인 클라우드 무선 접속망(C-RAN; Cloud Radio Access Network)에서 프론트홀을 통한 전송으로 인해 채널 지연이 발생할 수 있고, 이는 멀티셀 시스템에서 인공 잡음 누설을 발생시켜, 클라우드 무선 접속망의 보안 성능을 저하시킬 수 있다.
실시예들은 프론트홀 링크의 지연을 고려하여 클라우드 무선 접속망의 보안 성능을 최대화하기 위한 프리코더를 설계하고자 한다.
실시예들은 안테나 별 전력 제약 조건 하에서, 클라우드 프로세싱과 엣지 프로세싱의 합계 보안율을 최대화하기 위한 프리코더를 설계하고자 한다.
일 실시예에 따른 복수의 셀들로 구성된 클라우드 무선 접속망(C-RAN) 환경에서 인공 잡음 을 활용한 보안 성능 향상 방법은, 상기 복수의 셀들 각각에 있어서, 해당 셀에 포함된 단말과 원격 무선 헤드 사이의 현재 채널 상태 정보에 기초하여, 상기 단말의 보안 신호 수신 확률을 계산하는 단계; 상기 복수의 셀들 각각에 있어서, 상기 해당 셀에 포함된 상기 단말의 보안 신호를 도청하려는 도청자와 상기 원격 무선 헤드 사이의 채널 상태 정보에 기초하여, 상기 도청자의 도청 성공 확률을 계산하는 단계; 상기 단말의 보안 신호 수신 확률과 상기 도청자의 도청 성공 확률에 기초하여 합계 보안 전송률을 결정하는 단계; 및 안테나 별 전력 제약 조건 하에서, 상기 합계 보안 전송률을 최대화하는 프리코더를 결정하는 단계를 포함한다..
상기 복수의 셀들에 포함된 단말들은 클라우드 프로세싱 및 엣지 프로세싱 중 적어도 하나에 의해 지원될 수 있다.
상기 복수의 셀들에 포함된 단말들이 클라우드 프로세싱에 의해 지원되는 경우, 상기 단말의 보안 신호 수신 확률을 계산하는 단계는 프론트홀 링크에 의한 지연 시간을 더 고려하여 상기 단말의 보안 신호 수신 확률을 계산하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 안테나 별 전력 제약 조건은 상기 보안 신호와 인공 잡음 신호 사이의 전력 균형을 맞추기 위한 전력 할당 인자에 기초하여 결정될 수 있다.
상기 합계 보안 전송률을 결정하는 단계는 상기 복수의 셀들에 포함된 단말들의 보안 신호 수신 확률과 도청자들의 도청 성공 확률의 차이를 계산하는 단계; 및 상기 차이를 상기 복수의 셀들 수로 나눠주는 단계를 포함할 수 있다.
상기 복수의 셀들에 포함된 단말들이 클라우드 프로세싱에 의해 지원되는 경우, 상기 단계들은 중앙 유닛에 의해 수행될 수 있다.
상기 복수의 셀들에 포함된 단말들이 엣지 프로세싱에 의해 지원되는 경우,상기 단계들은 상기 원격 무선 헤드에 의해 수행될 수 있다.
상기 도청자와 상기 원격 무선 헤드 사이의 채널 상 정보는 통계적 채널 상태 정보를 포함할 수 있다.
복수의 셀들로 구성된 클라우드 무선 접속망(C-RAN) 환경에서 인공 잡음 을 활용한 보안 성능 향상 장치는 상기 복수의 셀들 각각에 있어서, 해당 셀에 포함된 단말과 원격 무선 헤드 사이의 현재 채널 상태 정보에 기초하여, 상기 단말의 보안 신호 수신 확률을 계산하고, 상기 복수의 셀들 각각에 있어서, 상기 해당 셀에 포함된 상기 단말의 보안 신호를 도청하려는 도청자와 상기 원격 무선 헤드 사이의 채널 상태 정보에 기초하여, 상기 도청자의 도청 성공 확률을 계산하고, 상기 단말의 보안 신호 수신 확률과 상기 도청자의 도청 성공 확률에 기초하여 합계 보안 전송률을 결정하고, 안테나 별 전력 제약 조건 하에서, 상기 합계 보안 전송률을 최대화하는 프리코더를 결정하는 프로세서를 포함한다.
상기 복수의 셀들에 포함된 단말들은 클라우드 프로세싱 및 엣지 프로세싱 중 적어도 하나에 의해 지원될 수 있다.
상기 복수의 셀들에 포함된 단말들이 클라우드 프로세싱에 의해 지원되는 경우, 상기 프로세서는 프론트홀 링크에 의한 지연 시간을 더 고려하여 상기 단말의 보안 신호 수신 확률을 계산할 수 있다.
상기 안테나 별 전력 제약 조건은 상기 보안 신호와 인공 잡음 신호 사이의 전력 균형을 맞추기 위한 전력 할당 인자에 기초하여 결정될 수 있다.
상기 프로세서는 상기 복수의 셀들에 포함된 단말들의 보안 신호 수신 확률과 도청자들의 도청 성공 확률의 차이를 계산하고, 상기 차이를 상기 복수의 셀들 수로 나눠줄 수 있다.
상기 도청자와 상기 원격 무선 헤드 사이의 채널 상태 정보는 통계적 채널 상태 정보를 포함할 수 있다.
실시예들은 프론트홀 링크의 지연을 고려하여 클라우드 무선 접속망의 보안 성능을 최대화하기 위한 프리코더를 설계할 수 있다.
실시예들은 안테나 별 전력 제약 조건 하에서, 클라우드 프로세싱과 엣지 프로세싱의 합계 보안율을 최대화하기 위한 프리코더를 설계할 수 있다.
도 1a는 일 실시예에 따른 클라우드 무선 접속망(C-RAN)구조에서 클라우드 프로세싱을 사용한 통신을 도시한 도면이다.
도 1b는 일 실시예에 따른 클라우드 무선 접속망 구조에서 엣지 프로세싱을 사용한 통신을 도시한 도면이다.
도 2는 일 실시예에 따른 인공 잡음을 활용한 보안 성능 향상 방법을 설명하기 위한 순서도이다.
도 3은 지연에 따른 클라우드와 엣지 프로세싱에서의 셀 당 합계 보안율을 비교하는 그래프이다.
도 4는 클라우드와 엣지 프로세싱에서의 전력 할당 인자에 따른 합계 보안율을 비교하는 그래프이다.
도 5은 일 실시예에 따른 보안 성능 향상 장치의 구성의 예시도이다.
본 명세서에서 개시되어 있는 특정한 구조적 또는 기능적 설명들은 단지 기술적 개념에 따른 실시예들을 설명하기 위한 목적으로 예시된 것으로서, 실시예들은 다양한 다른 형태로 실시될 수 있으며 본 명세서에 설명된 실시예들에 한정되지 않는다.
제1 또는 제2 등의 용어는 다양한 구성요소들을 설명하는데 사용될 수 있지만, 이런 용어들은 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하는 목적으로만 이해되어야 한다. 예를 들어 제1 구성요소는 제2 구성요소로 명명될 수 있고, 유사하게 제2 구성요소는 제1 구성요소로도 명명될 수 있다.
어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "연결되어" 있다거나 "접속되어" 있다고 언급된 때에는, 그 다른 구성요소에 직접적으로 연결되어 있거나 또는 접속되어 있을 수도 있지만, 중간에 다른 구성요소가 존재할 수도 있다고 이해되어야 할 것이다. 반면에, 어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "직접 연결되어" 있다거나 "직접 접속되어" 있다고 언급된 때에는, 중간에 다른 구성요소가 존재하지 않는 것으로 이해되어야 할 것이다. 구성요소들 간의 관계를 설명하는 표현들, 예를 들어 "~간의에"와 "바로~간의에" 또는 "~에 이웃하는"과 "~에 직접 이웃하는" 등도 마찬가지로 해석되어야 한다.
단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. 본 명세서에서, "포함하다" 또는 "가지다" 등의 용어는 설시된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부분품 또는 이들을 조합한 것이 존재함으로 지정하려는 것이지, 하나 또는 그 이상의 다른 특징들이나 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부분품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.
다르게 정의되지 않는 한, 기술적이거나 과학적인 용어를 포함해서 여기서 사용되는 모든 용어들은 해당 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 것과 동일한 의미를 가진다. 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 것과 같은 용어들은 관련 기술의 문맥상 가지는 의미와 일치하는 의미를 갖는 것으로 해석되어야 하며, 본 명세서에서 명백하게 정의하지 않는 한, 이상적이거나 과도하게 형식적인 의미로 해석되지 않는다.
실시예들은 퍼스널 컴퓨터, 랩톱 컴퓨터, 태블릿 컴퓨터, 스마트 폰, 텔레비전, 스마트 가전 기기, 지능형 자동차, 키오스크, 웨어러블 장치 등 다양한 형태의 제품으로 구현될 수 있다. 이하, 실시예들을 첨부된 도면을 참조하여 상세하게 설명한다. 각 도면에 제시된 동일한 참조 부호는 동일한 부재를 나타낸다.
일 실시예에 따른 클라우드 무선 접속망(C-RAN) 구조에서, 단말들은 클라우드 혹은 엣지 프로세싱에 의해 지원 가능할 수 있다.
클라우드 프로세싱에서 중앙 유닛(CU; Center Unit)은 프론트홀 지연이 있는 상황에서 모든 정보를 수집하며 셀간 간섭을 통제할 수 있는 중앙처리적 방식하에 기저대역 프로세싱을 수행할 수 있다. 엣지 프로세싱에서는 각각의 원격 무선 헤드(RRH; Remote Radio Unit)가 즉각적이고 지역적인 채널 정보를 수집하고 셀 내부의 간섭만을 처리할 수 있는 기저대역 프로세싱을 수행한다. 일 실시예에 따른 클라우드 무선 접속망 시스템은 도 1a 및 도 1b를 참조하여 상세히 설명된다.
도 1a는 일 실시예에 따른 클라우드 무선 접속망(C-RAN)구조에서 클라우드 프로세싱을 사용한 통신을 도시한 도면이고, 도 1b는 일 실시예에 따른 엣지 프로세싱을 사용한 통신을 도시한 도면이다.
도 1a를 참조하면, 일 실시예에 따른 클라우드 프로세싱(100) 시스템은 중앙 유닛 (110), 복수의 원격 무선 헤드, 복수의 단말을 포함할 수 있다. 원격 무선 헤드는 라디오 유닛(RU; Radio Unit)으로 지칭될 수도 있고, 중앙 유닛은 디지털 데이터 처리 장치(DU; Digital Unit), 베이스밴드 장치(BBU; Base Band Unit)으로 지칭될 수 있다.
클라우드 프로세싱(100)은 복수의 원격 무선 헤드(121, 131)가 협력하여 복수의 단말(122, 132)을 지원할 수 있다. 복수의 원격 무선 헤드(121, 131)는 프론트홀을 통해 중앙 유닛(110)과 통신할 수 있다. 클라우드 무선 접속망 구조에서 클라우드 프로세싱(100)을 사용할 경우, 원격 무선 헤드(121, 131)와 단말(122, 132) 사이의 채널 정보가 프론트홀을 통해 상향 링크로 전달될 수 있다. 채널 정보는 채널 상태 정보(CSI: Channel State Information)를 포함할 수 있다. 중앙 유닛(110)은 상향 링크로 전송 받은 채널 상태 정보를 이용하여 프리코더를 생성할 수 있다. 중앙 유닛(110)은 프리코더를 프론트홀을 통해 하향 링크로 전송할 수 있다. 클라우드 프로세싱(100)은 중앙 유닛(110)을 통해 원격 무선 헤드(121, 131)을 제어할 수 있고, 원격 무선 헤드(121, 131) 사이의 협력 통신을 할 수 있다. 클라우드 프로세싱(100)에 따를 경우, 원격 무선 헤드(121, 131) 사이의 협력 통신이 가능하므로 인접 원격 무선 헤드로부터 받게 되는 간섭을 제어할 수 있다. 비효율적으로 동작하는 원격 무선 헤드를 비활성화 시켜 원격 무선 헤드로부터 받는 간섭을 제거하여 스펙트럼 효율을 증가시킬 수 있다.
일 실시예에 따른 클라우드 프로세싱(100) 시스템은 복수의 셀들로 구성될 수 있다. 각각의 셀들은 복수개의 안테나를 가진 원격 무선 헤드와 복수의 단말로 구성될 수 있다. 예를 들어, 시스템은 제1 셀(120) 및 제2 셀(130)을 포함한 N개의 셀들로 구성될 수 있고, 각각의 셀들은 Nt개의 안테나를 가진 원격 무선 헤드(121, 131)와 K명의 단일 안테나를 가진 단말들(122, 132)로 구성될 수 있고, 원격 무선 헤드와 단말의 지표의 집합을 각각 N={1,2,…,N}과 K={1,2,…,K}로 명시할 수 있다. 또한, 각각의 셀(120, 130)에는 Ne>K를 만족하는 Ne 개의 안테나를 가진 수동적인 도청자(123, 133)가 존재할 수 있다. 원격 무선 헤드(121, 131)는 단말에게 보안 신호(secret signal)를 보낼 수 있다. 이 때, 도청자(123, 133)는 원격 무선 헤드(121, 131)가 보내는 보안 신호를 도청을 시도할 수 있다.
클라우드 프로세싱(100)을 사용 시에는, 프론트홀을 통한 전송으로 인해 채널 지연이 발생할 수 있다. 프리코더를 생성하기 위해 사용되는 채널 상태 정보를 채널 상태 정보1이라 하고, 실제 통신에 사용되는 채널 상태 정보를 채널 상태 정보2라 할 수 있다. 채널 상태 정보1은 원격 무선 헤드가 상향 링크를 통해 중앙 유닛으로 전송하는 채널 상태 정보이고, 채널 상태 정보2는 하향 링크를 통해 원격 무선 헤드가 생성된 프리코더를 전송 받은 시점의 실제 통신에 사용되는 채널 상태 정보일 수 있다. 채널 상태 정보1과 채널 상태 정보2의 시간 차가 존재하여 채널 상태 정보1과 채널 상태 정보2가 다를 수 있다. 채널 상태 정보1과 채널 상태 정보2의 상관관계(Correlation)가 낮아 둘의 차이가 커지면 프리코더가 제 기능을 발휘하기 어려울 수 있다.
도 1b를 참조하면, 일 실시예에 따른 엣지 프로세싱(150) 시스템은 복수의 원격 무선 헤드, 복수의 단말을 포함할 수 있다. 엣지 프로세싱(150)은 복수의 원격 무선 헤드(171, 181)가 협력하여 통신하지 않고 각각의 원격 무선 헤드(171, 181)가 일반적인 기지국처럼 작동할 수 있다. 단말들은 가장 가까운 원격 무선 헤드(171, 181)로부터 지원을 받을 수 있다. 엣지 프로세싱(150)을 사용할 경우, 프론트홀을 통한 상향 링크가 생략될 수 있다. 원격 무선 헤드(171, 181)는 직접 원격 무선 헤드(171, 181)와 단말 사이의 채널 상태 정보를 이용하여 프리코더를 생성할 수 있다. 엣지 프로세싱(150)은 클라우드 프로세싱(100)과는 달리 원격 무선 헤드(171, 181) 사이의 협력 통신을 할 수 없다. 엣지 프로세싱(150)을 사용 시에는 원격 무선 헤드(171, 181) 사이의 협력 통신이 불가능하므로 인접 원격 무선 헤드로부터 받게 되는 간섭을 제어할 수 없다.
일 실시예에 따른 엣지 프로세싱(150) 시스템은 복수의 셀들로 구성될 수 있다. 각각의 셀들은 복수개의 안테나를 가진 원격 무선 헤드와 복수의 단말들로 구성될 수 있다. 예를 들어, 시스템은 제1 셀(170) 및 제2 셀(180)을 포함한 N개의 셀들로 구성될 수 있고, 각각의 셀들은 Nt개의 안테나를 가진 원격 무선 헤드(171, 181)와 K명의 단일 안테나를 가진 단말들(172, 182)로 구성될 수 있고, 원격 무선 헤드와 단말의 지표의 집합을 각각 N={1,2,…,N}과 K={1,2,…,K}로 명시할 수 있다. 또한, 각각의 셀에는 Ne>K를 만족하는 Ne 개의 안테나를 가진 수동적인 도청자(173, 183)가 존재할 수 있다. 원격 무선 헤드(171, 181)는 단말에게 보안 신호(secret signal)를 보낼 수 있다. 이 때, 도청자(173, 183)는 원격 무선 헤드(171, 181)가 보내는 보안 신호를 도청하기 위한 시도를 할 수 있다.
엣지 프로세싱(150)을 사용 시에는, 프론트홀을 통한 상향 링크가 생략되고, 원격 무선 헤드는 직접 원격 무선 헤드와 단말 사이의 채널 상태 정보를 이용해 프리코더를 생성하여 채널 지연이 발생하지 않는다.
도 1a와 도 1b를 참조하면, 일 실시예에 따른 클라우드 프로세싱(100) 및 엣지 프로세싱(150) 시스템에 포함된 모든 원격 무선 헤드들과 단말들 사이의 채널 행렬을
Figure 112019127577283-pat00001
로 정의하고 이 매트릭스의 n번째 행과 m번째 열의 요소는 Hm,n으로 정의할 수 있다. Hm,n은
Figure 112019127577283-pat00002
로 구성되어 있으며, 이는 n번째 원격 무선 헤드에서 m번째 셀에 있는 유저들로 가는 시변 채널을 의미하고, 각각의 hk m,n는 n번째 원격 무선 헤드와 m번째 셀에 있는 k번째 유저의 채널을 의미할 수 있다. 모든 채널들은 레일리 페이딩을 따르며, 각각의 요소들은 독립 동일 분포를 갖는다고 가정한다.
동일한 방법으로, 원격 무선 헤드들과 모든 도청자들 사이의 채널 매트릭스를
Figure 112019127577283-pat00003
로 정의하고, 이 매트릭스의 n번째 행과 m번째 열의 요소는 Gm,n이다.
Figure 112019127577283-pat00004
은 m번째 셀에 있는 도청자와 n번째 원격 무선 헤드사이의 채널이다. 도청자의 채널 상태 정보는 도청자의 통계적 채널 상태 정보만 고려하는 것으로 가정한다. 두 프로세싱에서, 도청자의 도청을 방해하기 위해 송신단에서 의도적으로 인공 잡음 신호를 사용할 수 있다. 아래에서, 프론트홀 링크의 지연에 의해 발생한 인공 잡음 누설을 고려하여, 클라우드 무선 접속망의 보안 성능을 최대화하기 위한 프리코더를 설계하는 방법에 대하여 상세히 설명한다.
도 2는 일 실시예에 따른 인공 잡음을 활용한 보안 성능 향상 방법을 설명하기 위한 순서도이다.
단계들(210 내지 240)은 보안 성능 장치에 의해 수행될 수 있다. 보안 성능 장치는 하나 또는 그 이상의 하드웨어 모듈, 하나 또는 그 이상의 소프트웨어 모듈, 또는 이들의 다양한 조합에 의하여 구현될 수 있고, 자세한 내용은 도 5를 참조하여 후술된다.
단계(210)에서, 보안 성능 장치는 복수의 셀들 각각에 있어서, 해당 셀에 포함된 단말과 원격 무선 헤드 사이의 현재 채널 상태 정보에 기초하여, 단말의 보안 신호 수신 확률을 계산한다. 예를 들어, 보안 성능 장치는 n번째 셀에 있는 k번째 단말의 보안 신호 수신 확률을 계산할 수 있다.
단계(220)에서, 보안 성능 장치는 복수의 셀들 각각에 있어서, 해당 셀에 포함된 단말의 보안 신호를 도청하려는 도청자와 원격 무선 헤드 사이의 채널 상태 정보에 기초하여, 도청자의 도청 성공 확률을 계산한다. 예를 들어, 보안 성능 장치는 n번째 셀에 있는 k번째 단말의 보안 신호를 도청하는 도청자의 도청 성공 확률을 계산할 수 있다. 도청자의 도청 성공 확률은 도청자의 보안 신호 수신 빈도수를 의미할 수 있다.
단계(230)에서, 보안 성능 장치는 단말의 보안 신호 수신 확률과 도청자의 도청 성공 확률에 기초하여 합계 보안 전송률을 결정한다. 합계 보안 전송률은 단말의 보안 신호 수신 확률과 도청자의 도청 성공 확률의 차이에 기초하여 결정될 수 있다.
단계(240)에서, 보안 성능 장치는 안테나 별 전력 제약 조건 하에서, 합계 보안 전송률을 최대화하는 프리코더를 결정한다.
복수의 셀들에 포함된 단말들은 클라우드 프로세싱 및 엣지 프로세싱 중 적어도 하나에 의해 지원될 수 있다.
단계(210)와 단계(220)에서, 클라우드 프로세싱에 의해 단말들이 지원받는 상황에서 단말의 보안 신호 수신 확률과 도청자의 도청 성공 확률은 다음과 같이 구할 수 있다.
클라우드 프로세싱에 따르면, 중앙 유닛은 무선 원격 헤드와 단말 사이의 모든 채널 상태 정보를 수집한 후, 셀간/셀 내부 간섭을 완화하기 위해 프리코더를 생성할 수 있다. 프리코더는 예를 들어 제로-포싱(ZF) 프리코더를 적용할 수 있다(
Figure 112019127577283-pat00005
).
프리코더는
Figure 112019127577283-pat00006
로 정의하고, fn k는 n번째 셀에 있는 k번째 단말로의 프리코더 벡터를 의미한다. 신호 벡터 s는 프리코더에 곱해지고,
Figure 112019127577283-pat00007
이며
Figure 112019127577283-pat00008
의 조건을 만족한다.
인공 잡음 벡터는
Figure 112019127577283-pat00009
로 정의하고, 이는 인공 잡음 형성 메트릭스
Figure 112019127577283-pat00010
에
Figure 112019127577283-pat00011
의 조건하에 곱해진다. 따라서 중앙 유닛으로부터 전송되는 신호는 수학식 1과 같이 표기된다.
Figure 112019127577283-pat00012
이때, 각각의 무선 원격 헤드의 안테나별 전력 제약을 고려해야 한다(
Figure 112019127577283-pat00013
). 모든 무선 원격 헤드의 안테나에 있어서, λP_max와 (1-λ)P_max는 각각 단말 데이터와 인공 잡음신호에 할당되는 전송 전력이라 할 수 있다. λ(0<λ<1)는 정보를 담고 있는 신호와 인공 잡음의 전력 균형을 맞추기 위한 전력 할당 인자일 수 있다. 따라서 각각의 신호는 수학식 2와 같은 제약을 만족해야 한다:
Figure 112019127577283-pat00014
각각의 셀들이 모두 같은 λ를 갖는다고 가정한다. 수식에서 안테나별 전력 제약을 만족하기 위한 전력 스케일 펙터 γ는 수학식 3과 같다.
Figure 112019127577283-pat00015
수학식 4와 같이, 첫 번째 가우스 마르코프 프로세스(Gauss-Markov process)를 적용하여 지연이 시스템 성능에 미치는 영향을 정량적으로 알 수 있다.
Figure 112019127577283-pat00016
여기서 ρ는 채널 상관 관계이며 0번째 베셀 함수인
Figure 112019127577283-pat00017
로 주어진 클라크 모델(Clarke's model) 을 따른다고 가정한다. fd는 도플러 스프레드,
Figure 112019127577283-pat00018
는 마지막 무선 원격 헤드로 프리코더가 도달하기까지의 채널 추정 지연, 그리고 E(t)는 분산 1-ρ2을 갖는 0 평균의 복합 가우스 렌덤 매트릭스를 의미한다. 수학식 4의
Figure 112019127577283-pat00019
은
Figure 112019127577283-pat00020
로 정의되고, 이는 무선 원격 헤드들과 단말들 사이의 현재 채널 상태 정보이다.
Figure 112019127577283-pat00021
는 모든 무선 원격 헤드들로부터 n번째 셀에 있는 k번째 단말로의 현재 채널을 의미한다. 중앙 유닛은
Figure 112019127577283-pat00022
시간에서 획득한 채널 상태 정보를 기반으로 프리코더를 생성하는 반면, 하향 전송은 t 시간에 수행될 수 있다.
n번째 셀에 있는 k번째 단말과 도청자가 수신하는 신호는 각각 yn k와 yn k,eav로 수학식 5, 6와 같다.
Figure 112019127577283-pat00023
Figure 112019127577283-pat00024
여기서
Figure 112019127577283-pat00025
와
Figure 112019127577283-pat00026
는 가우스 잡음이다.
수학식 5에서 인공 잡음 누설은 프론트홀 링크 지연으로 인해 발생될 수 있다. 수학식 6에서 MIMO 채널인
Figure 112019127577283-pat00027
는 무선 원격 헤드와 도청자 사이의 채널일 수 있다.
수학식 5에 기초하여 구한 n번째 셀에 있는 k번째 단말의 보안 신호 수신 확률은 수학식 7과 같다.
Figure 112019127577283-pat00028
수학식 6에 기초하여 구한 도청자의 도청 성공 확률은 수학식 8과 같다.
Figure 112019127577283-pat00029
여기서,
Figure 112019127577283-pat00030
이다.
엣지 프로세싱에 의해 단말들이 지원받는 상황에서 단말의 보안 신호 수신 확률(210)과 도청자의 도청 성공 확률(220)은 다음과 같이 구할 수 있다.
각각의 원격 무선 헤드는 즉각적인 로컬 채널 상태 정보에 의해 프리코더를 생성할 수 있다. n번째 셀에서 생성된 프리코더를
Figure 112019127577283-pat00031
로 정의할 때, fn,n k는 n번째 셀에서 k번째 단말로의 프리코더 벡터이다. 원격 무선 헤드로부터 전송된 신호는 수학식 9와 같다.
Figure 112019127577283-pat00032
이때
Figure 112019127577283-pat00033
은 프리코더에 곱해질 신호 벡터이며
Figure 112019127577283-pat00034
의 제약이 있다.
인공 잡음 벡터는
Figure 112019127577283-pat00035
로 정의하고, 이는 인공 잡음 형성 메트릭스
Figure 112019127577283-pat00036
에
Figure 112019127577283-pat00037
의 조건하에 곱해진다. 엣지 프로세싱도 클라우드 프로세싱에서와 동일한 방식으로 각각의 셀에서 안테나별 전력 제약 조건을 전력 할당 인자 "γ" 를 통해 고려해야 한다. n번째 셀에서 k번째 단말과 도청자의 수신 신호는 각각 yn k와 yn k,eav 로 수학식 10, 11과 같다.
Figure 112019127577283-pat00038
Figure 112019127577283-pat00039
수학식 10에 기초하여 구한 n번째 셀에 있는 k번째 단말의 보안 신호 수신 확률은 수학식 12와 같다.
Figure 112019127577283-pat00040
수학식 10에 기초하여 구한 도청자의 도청 성공 확률은 수학식 13과 같다.
Figure 112019127577283-pat00041
여기서
Figure 112019127577283-pat00042
이다.
단계(230)와 단계(240)에서, 보안 성능 장치는 단말의 보안 신호 수신 확률과 도청자의 도청 성공 확률에 기초하여 합계 보안 전송률과 안테나 별 전력 제약 조건 하에서, 합계 보안 전송률을 최대화하는 프리코더를 결정할 수 있다.
다중 셀 환경을 고려했을 때, 셀 당 합계 보안율을 성능 매트릭으로서 설정할 수 있고, 이는 수학식 14와 같다.
Figure 112019127577283-pat00043
[x]+=max{0,x}이고, x=max{c,e}이다. Rk x,n는 n번째 셀에 있는 k번째 단말의 보안 신호 수신 확률을 의미하고,
Figure 112019127577283-pat00044
Figure 112019127577283-pat00045
는 n번째 셀에 있는 도청자와 원격 무선 헤드사이의 도청 성공 확률을 의미한다. 이때, 도청자는 n번째 셀에 있는 k번째 단말의 정보를 도청하려 한다. 따라서 클라우드 프로세싱 및 엣지 프로세싱에서의 최적화 문제는 수학식 15, 수학식 16과 같아진다.
Figure 112019127577283-pat00046
Figure 112019127577283-pat00047
수학식 15를 참조하면, 클라우드 프로세싱에서 목표 함수는 프론트홀 링크에 의한 지연과 관련 있는 함수임을 알 수 있다.
도청자는 원격 무선 헤드와 자기 자신의 채널 상태 정보만 안다고 가정한다. 수동적인 도청자인 경우, 도청자의 통계적 채널 상태 정보만 알 수 있다. 따라서 최적화 문제는 수학식 17과 같아진다.
Figure 112019127577283-pat00048
프리코더를 디자인 하는데 직관성을 얻기 위해서, 단일 안테나를 가진 단일 도청자만 존재하는 경우를 고려할 수 있다. 그러면 도청자의 매트릭스가 gn의 벡터 꼴로 재 정의 될 수 있다.
클라우드 프로세싱의 경우, 통계적인 채널 상태 정보를 고려했을 때, 도청자의 도청 성공 확률은 수학식 18과 같다.
Figure 112019127577283-pat00049
이때,
Figure 112019127577283-pat00050
일 수 있다. 수학식 18은 젠센 부등식(Jensen's Inequality)을 통해 얻을 수 있다.
또한, 전송 안테나의 개수가 충분할 경우 수학식 18은 수학식 19와 같이 근사 시킬 수 있다.
Figure 112019127577283-pat00051
도청자의 채널 상태 정보를 사용하여, 수학식 19의 분자 부분은 fn k (fn k)H 매트릭스의 대각 합으로 계산할 수 있다.
나아가, 다른 셀로부터 들어오는 약속된 신호의 간섭이 제거된다고 가정하면, 도청자의 도청 성공 확률(에르고딕 획득율)은 수학식 20과 같이 상한된다.
Figure 112019127577283-pat00052
따라서, 수학식 17의 목적 함수는 수학식 20인 볼록 함수 꼴이 되며, 최적의 프리코더는 예를 들어, CVX툴을 사용하여 얻을 수 있다.
엣지 프로세싱의 경우, 앞선 클라우드 프로세싱에서와 동일한 방식으로, 수학식 17의 식을 엣지 프로세싱을 위한 꼴로 재구성한 뒤, 최적의 프리코더를 결정할 수 있다. 엣지 프로세싱에서는 오래된 채널 상태 정보가 아닌 즉각적이지만 지역적인 채널 상태 정보가 사용될 수 있다.
도 3은 지연에 따른 클라우드와 엣지 프로세싱에서의 셀 당 합계 보안율을 비교하는 그래프이다.
도 3을 참조하면, λ=0.8로 세팅하였다. 클라우드 프로세싱의 합계 보안율은 전체 지연이 커질수록 감소하는 형태가 나타났으며 이는 오래된 채널 상태 정보로 인해 인공 잡음 누설과 셀간/셀 내부의 간섭이 발생한 것이 원인일 수 있다.
이와 대조적으로, 엣지 프로세싱에서는 프론트홀 지연이 발생하지 않으므로 합계 보안율을 변화가 없으며, 지연이 클 경우 엣지 프로세싱의 성능이 더 우수해짐을 알 수 있다. 안테나별 전력 제약이 걸려있는 환경에서 일 실시예에 따른 프리코더의 성능이 종래의 ZFBF-SD의 성능보다 더 좋음을 확인할 수 있다.
도 4는 클라우드와 엣지 프로세싱에서의 전력 할당 인자에 따른 합계 보안율을 비교하는 그래프이다.
도 4를 참조하면, 전체 지연을 0.03s로 설정하였을 시 합계 보안율을 구해보았다. 클라우드와 엣지 프로세싱에 최적의 λ가 존재하였다. 이는 λ값을 잘 조정한다면 유저의 획득율을 향상시키고 도청자의 획득율을 감소시킬 수 있다고 할 수 있다.
도 5은 일 실시예에 따른 보안 성능 향상 장치의 구성의 예시도이다.
도 5을 참조하면, 보안 성능 향상 장치(501)는 프로세서(502) 및 메모리(503)를 포함한다. 프로세서(502)는 도 1a 내지 도 4를 통하여 전술한 적어도 하나의 장치들을 포함하거나, 도 1a 내지 도 4를 통하여 전술한 적어도 하나의 방법을 수행할 수 있다. 메모리(503)는 채널 상태 정보, 보안 신호 수신 확률, 도청 성공 확률 등을 저장할 수 있다. 메모리(503)는 휘발성 메모리 또는 비휘발성 메모리일 수 있다.
프로세서(502)는 프로그램을 실행하고, 보안 성능 향상 장치(501)를 제어할 수 있다. 프로세서(502)에 의하여 실행되는 프로그램의 코드는 메모리(503)에 저장될 수 있다. 보안 성능 향상 장치(501)는 입출력 장치(도면 미 표시)를 통하여 외부 장치(예를 들어, 퍼스널 컴퓨터 또는 네트워크)에 연결되고, 데이터를 교환할 수 있다.
프로세서(502)는 상기 복수의 셀들 각각에 있어서, 해당 셀에 포함된 단말과 원격 무선 헤드 사이의 현재 채널 상태 정보에 기초하여, 단말의 보안 신호 수신 확률을 계산하고, 복수의 셀들 각각에 있어서, 해당 셀에 포함된 단말의 보안 신호를 도청하려는 도청자와 원격 무선 헤드 사이의 채널 상태 정보에 기초하여, 도청자의 도청 성공 확률을 계산하고, 단말의 보안 신호 수신 확률과 도청자의 도청 성공 확률에 기초하여 합계 보안 전송률을 결정하고, 안테나 별 전력 제약 조건 하에서, 합계 보안 전송률을 최대화하는 프리코더를 결정한다.
복수의 셀들에 포함된 단말들이 클라우드 프로세싱에 의해 지원되는 경우, 프로세서(502)는 프론트홀 링크에 의한 지연 시간을 더 고려하여 단말의 보안 신호 수신 확률을 계산할 수 있다.
프로세서(502)는 복수의 셀들에 포함된 단말들의 보안 신호 수신 확률과 도청자들의 도청 성공 확률의 차이를 계산하고, 차이를 복수의 셀들 수로 나눌 수 있다.
이상에서 설명된 실시예들은 하드웨어 구성요소, 소프트웨어 구성요소, 및/또는 하드웨어 구성요소 및 소프트웨어 구성요소의 조합으로 구현될 수 있다. 예를 들어, 실시예들에서 설명된 장치, 방법 및 구성요소는, 예를 들어, 프로세서, 콘트롤러, ALU(arithmetic logic unit), 디지털 신호 프로세서(digital signal processor), 마이크로컴퓨터, FPGA(field programmable gate 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.
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.
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.
이상과 같이 실시예들이 비록 한정된 도면에 의해 설명되었으나, 해당 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 상기를 기초로 다양한 기술적 수정 및 변형을 적용할 수 있다. 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.
그러므로, 다른 구현들, 다른 실시예들 및 특허청구범위와 균등한 것들도 후술하는 특허청구범위의 범위에 속한다.

Claims (15)

  1. 복수의 셀들로 구성된 클라우드 무선 접속망(C-RAN) 환경에서 인공 잡음 을 활용한 보안 성능 향상 방법에 있어서,
    상기 복수의 셀들 각각에 있어서, 해당 셀에 포함된 단말과 원격 무선 헤드 사이의 현재 채널 상태 정보에 기초하여, 상기 단말의 보안 신호 수신 확률을 계산하는 단계;
    상기 복수의 셀들 각각에 있어서, 상기 해당 셀에 포함된 상기 단말의 보안 신호를 도청하려는 도청자와 상기 원격 무선 헤드 사이의 채널 상태 정보에 기초하여, 상기 도청자의 도청 성공 확률을 계산하는 단계;
    상기 단말의 보안 신호 수신 확률과 상기 도청자의 도청 성공 확률에 기초하여 합계 보안 전송률을 결정하는 단계; 및
    안테나 별 전력 제약 조건 하에서, 상기 합계 보안 전송률을 최대화하는 프리코더를 결정하는 단계
    를 포함하고,
    상기 안테나 별 전력 제약 조건은
    상기 보안 신호와 인공 잡음 신호 사이의 전력 균형을 맞추기 위한 전력 할당 인자에 기초하여 결정되는, 인공 잡음을 활용한 보안 성능 향상 방법.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 복수의 셀들에 포함된 단말들은
    클라우드 프로세싱 및 엣지 프로세싱 중 적어도 하나에 의해 지원되는, 인공 잡음을 활용한 보안 성능 향상 방법.
  3. 제1항에 있어서,
    상기 복수의 셀들에 포함된 단말들이 클라우드 프로세싱에 의해 지원되는 경우,
    상기 단말의 보안 신호 수신 확률을 계산하는 단계는
    프론트홀 링크에 의한 지연 시간을 더 고려하여 상기 단말의 보안 신호 수신 확률을 계산하는 단계
    를 포함하는, 인공 잡음을 활용한 보안 성능 향상 방법.
  4. 삭제
  5. 제1항에 있어서,
    상기 합계 보안 전송률을 결정하는 단계는
    상기 복수의 셀들에 포함된 단말들의 보안 신호 수신 확률과 도청자들의 도청 성공 확률의 차이를 계산하는 단계; 및
    상기 차이를 상기 복수의 셀들 수로 나눠주는 단계
    를 포함하는, 인공 잡음을 활용한 보안 성능 향상 방법.
  6. 제1항에 있어서,
    상기 복수의 셀들에 포함된 단말들이 클라우드 프로세싱에 의해 지원되는 경우,
    상기 단계들은
    중앙 유닛에 의해 수행되는, 인공 잡음을 활용한 보안 성능 향상 방법.
  7. 제1항에 있어서,
    상기 복수의 셀들에 포함된 단말들이 엣지 프로세싱에 의해 지원되는 경우,
    상기 단계들은
    상기 원격 무선 헤드에 의해 수행되는, 인공 잡음을 활용한 보안 성능 향상 방법.
  8. 제1항에 있어서,
    상기 도청자와 상기 원격 무선 헤드 사이의 채널 상태 정보는
    통계적 채널 상태 정보를 포함하는, 인공 잡음을 활용한 보안 성능 향상 방법.
  9. 하드웨어와 결합되어 제1항 내지 제3항 및 제5항 내지 제8항 중 어느 하나의 항의 방법을 실행시키기 위하여 매체에 저장된 컴퓨터 프로그램.
  10. 복수의 셀들로 구성된 클라우드 무선 접속망(C-RAN) 환경에서 인공 잡음 을 활용한 보안 성능 향상 장치에 있어서,
    상기 복수의 셀들 각각에 있어서, 해당 셀에 포함된 단말과 원격 무선 헤드 사이의 현재 채널 상태 정보에 기초하여, 상기 단말의 보안 신호 수신 확률을 계산하고, 상기 복수의 셀들 각각에 있어서, 상기 해당 셀에 포함된 상기 단말의 보안 신호를 도청하려는 도청자와 상기 원격 무선 헤드 사이의 채널 상태 정보에 기초하여, 상기 도청자의 도청 성공 확률을 계산하고, 상기 단말의 보안 신호 수신 확률과 상기 도청자의 도청 성공 확률에 기초하여 합계 보안 전송률을 결정하고, 안테나 별 전력 제약 조건 하에서, 상기 합계 보안 전송률을 최대화하는 프리코더를 결정하는 프로세서
    를 포함하고,
    상기 안테나 별 전력 제약 조건은
    상기 보안 신호와 인공 잡음 신호 사이의 전력 균형을 맞추기 위한 전력 할당 인자에 기초하여 결정되는 인공 잡음을 활용한 보안 성능 향상 장치.
  11. 제10항에 있어서,
    상기 복수의 셀들에 포함된 단말들은
    클라우드 프로세싱 및 엣지 프로세싱 중 적어도 하나에 의해 지원되는, 인공 잡음을 활용한 보안 성능 향상 장치.
  12. 제10항에 있어서,
    상기 복수의 셀들에 포함된 단말들이 클라우드 프로세싱에 의해 지원되는 경우,
    상기 프로세서는
    프론트홀 링크에 의한 지연 시간을 더 고려하여 상기 단말의 보안 신호 수신 확률을 계산하는, 인공 잡음을 활용한 보안 성능 향상 장치.
  13. 삭제
  14. 제10항에 있어서,
    상기 프로세서는
    상기 복수의 셀들에 포함된 단말들의 보안 신호 수신 확률과 도청자들의 도청 성공 확률의 차이를 계산하고, 상기 차이를 상기 복수의 셀들 수로 나눠주는, 인공 잡음을 활용한 보안 성능 향상 장치.
  15. 제10항에 있어서,
    상기 도청자와 상기 원격 무선 헤드 사이의 채널 상태 정보는
    통계적 채널 상태 정보를 포함하는, 인공 잡음을 활용한 보안 성능 향상 장치.
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