Nghiên Cứu Hiệu Năng Bảo Mật Mạng Vô Tuyến Nhận Thức Dạng Nền Cộng Tác Sử Dụng Mã Fountain

  • Tran Trung Duy Posts and Telecommunications Institute of Technology (PTIT), Ho Chi Minh Campus.
  • Nguyễn Văn Hiền
  • Trần Đình Thuần
Keywords: Mã Fountain, vô tuyến nhận thức dạng nền, bảo mật lớp vật lý, xác suất dừng, xác suất mất bảo mật, truyền thông cộng tác

Abstract

Trong bài báo này, chúng tôi nghiên cứu phương pháp bảo mật lớp vật lý (Physical-Layer Security) cho mạng vô tuyến nhận thức dạng nền (Underlay Cognitive Radio Network) sử dụng mã Fountain. Trong mô hình nghiên cứu, nguồn thứ cấp và nút chuyển tiếp thứ cấp hiệu chỉnh công suất phát để đảm bảo chất lượng dịch vụ của mạng sơ cấp không bị ảnh hưởng. Sử dụng mã Fountain, nút nguồn liên tục gửi các gói mã hoá đến nút đích, và nút đích có thể khôi phục lại dữ liệu của nguồn nếu nút này nhận đủ một lượng tối thiểu các gói mã hoá. Hơn nữa, nếu nút chuyển tiếp có thể tích luỹ đủ số lượng gói mã hoá để giải mã dữ liệu nguồn trước nút đích, nút chuyển tiếp sẽ thay nút nguồn gửi các gói mã hoá đến nút đích. Trong mạng thứ cấp, một nút nghe lén xuất hiện, và cố gắng đạt được dữ liệu của nút nguồn. Nếu nút nghe lén có thể nhận đủ số lượng gói mã hoá, nút này cũng có thể giải mã thành công dữ liệu nguồn, và trong trường hợp này, việc truyền dữ liệu xem như bị mất bảo mật. Do đó, hiệu năng của mô hình nghiên cứu được đánh giá thông qua hai thông số quan trọng: i) xác suất dừng (OP: Outage Probability) là xác suất mà nút đích không thể nhận đủ số lượng gói mã hoá để giải mã thành công dữ liệu nguồn; ii) xác suất mất bảo mật (IP: Insecure Probability) là xác suất mà nút nghe lén nhận đủ số lượng gói mã hoá để giải mã dữ liệu nguồn. Chúng tôi đưa ra các công thức đánh giá chính xác hiệu năng OP và IP của mạng thứ cấp trên kênh truyền fading Rayleigh, dưới sự ảnh hưởng của giao thoa đồng kênh đến từ mạng sơ cấp. Các công thức toán học đều được kiểm chứng sự chính xác thông qua mô phỏng Monte Carlo. Các kết quả cho thấy có sự đánh đổi giữa bảo mật và độ tin cậy trong việc truyền dữ liệu. Hơn nữa, mô hình nghiên cứu có thể đạt được các hiệu năng tốt hơn khi so sánh với mô hình truyền trực tiếp giữa nguồn thứ cấp và đích thứ cấp.

Published
2020-12-31