Dual Target-Mounted RISs-Assisted ISAC Against Eavesdropping and Malicious Interference

論文技術要約：デュアル・ターゲット搭載 RIS 支援 ISAC による盗聴・干渉対策

1. 背景と問題定義

第 6 世代（6G）通信において、統合センシング・通信（ISAC）と再構成可能インテリジェントサーフェス（RIS）の融合は重要な技術として注目されています。しかし、この技術は新たなセキュリティ課題をもたらします。

本研究が対象とする具体的な問題設定は以下の通りです：

• システム構成: 基地局（BS）が、2 つの無人航空機（UAV）ターゲット（1 つは正当なターゲット、もう 1 つは盗聴者）をセンシングしつつ、正当な RIS が搭載された正当な UAV を介してユーザーと通信を行う。
• 二重のセキュリティ脅威:
  1. 盗聴: 敵対的な UAV ターゲットが、BS とユーザー間の通信信号を直接盗聴する。
  2. 悪意ある干渉: 盗聴 UAV に搭載された「悪意ある RIS」が、正当なユーザーへの通信リンクを妨害するために、ランダムな干渉攻撃（または最適化された干渉）を仕掛ける。
• 課題: 正当な BS は、悪意ある RIS の存在やその動作（位相シフト）に関する完全なチャネル状態情報（CSI）を持っていない（不完全な情報下での最適化が必要）。また、悪意ある RIS が BS のビームフォーミングや CSI を完全に把握している「最悪ケース」も想定される。

2. 提案手法とシステムモデル

本研究では、正当な UAV と盗聴 UAV の両方に RIS を搭載した「デュアル・ターゲット搭載 RIS 支援 ISAC」システムを提案し、以下のモデルを構築しました。

• 信号モデル:
  • BS は、通信信号（$x_c$）とセンシング信号（$x_s$）を統合した信号を送信する。
  • 正当な RIS（L-RIS）は、ユーザーへの通信品質を向上させるために位相シフトを最適化する。
  • 悪意ある RIS（M-RIS）は、正当なユーザーへの干渉を最大化するように動作する（ランダムな位相または最適化された干渉）。
• センシングモデル:
  • BS は、UAV ターゲットからのエコー信号を用いて、角度（AoD）の推定を行う。
  • 盗聴 UAV の角度推定には誤差（$\Delta\theta, \Delta\phi$）が含まれると仮定し、クリラー・ラオ下限（CRB）を用いて推定精度を評価する。
• セキュリティモデル:
  • 秘匿レート（Secrecy Rate）を最大化する目標を掲げる。
  • 盗聴 UAV のチャネル情報は不完全であるが、悪意ある RIS による干渉は BS には見えない（または誤って認識される）状況下で設計を行う。

3. 最適化問題と解決アルゴリズム

システム全体の秘匿レートを最大化しつつ、センシング性能（SINR）の制約を満たす非凸最適化問題を定式化し、半正定値緩和（SDR）に基づく 2 段階最適化アルゴリズムを開発しました。

1. 第 1 段階：ビームフォーミング最適化

   • 対象：BS の送信ビームフォーミング行列（$W$）。
   • 目的：正当な UAV と盗聴 UAV の両方に対する最小センシング SINR を最大化する。
   • 制約：送信電力制約と、盗聴 UAV に対する最小センシング品質の確保。
   • 手法：SDR を用いて凸緩和し、CVX ソルバーで求解。その後、固有値分解（EVD）でビームフォーミング行列を復元。

2. 第 2 段階：正当な RIS の位相最適化

   • 対象：正当な RIS の位相シフト係数（$\Omega_L$）。
   • 目的：正当なユーザーの合計秘匿レートを最大化する。
   • 手法：非凸な単位モジュラス制約を SDR で緩和し、QCQP（二次制約付き二次計画）問題として求解。得られた解がランク 1 でない場合は、ガウス近似や EVD で実用的な解を得る。

3. 最悪ケースシナリオの評価

   • 悪意ある RIS が BS のビームフォーミングと CSI を完全に把握している場合、悪意ある RIS 側も自らの干渉を最適化する（問題 P4）という最悪ケースを想定し、提案手法の堅牢性を検証した。

4. 主要な貢献

• 新規システム構成: 盗聴者 UAV と正当な UAV の両方に RIS を搭載し、互いに相反する機能（正当な通信の強化 vs 悪意ある干渉）を担う ISAC システムを初めて提案。
• 二重脅威への対応: 盗聴と悪意ある RIS 干渉という 2 つの脅威を同時に考慮し、不完全な CSI 下での最適化手法を確立。
• 最悪ケース解析: 敵が完全な情報を持つ場合の干渉最適化をモデル化し、提案アルゴリズムの限界性能と堅牢性を評価。
• 性能指標の包括的評価: 通信性能（秘匿レート）だけでなく、センシング性能（SINR、CRB、ビームパターン）を同時に評価。

5. 数値シミュレーション結果

• 秘匿レート（Secrecy Rate）:
  • 提案手法は、悪意ある干渉が存在する状況下でも、基準となる既存手法（[27]）と比較して、高い秘匿レートを維持・向上させることが確認された。
  • 正当な RIS の要素数（$N_L$）を増やすことで、空間自由度が増加し、秘匿レートが大幅に向上する。
  • 悪意ある RIS の要素数（$N_M$）が増加しても、提案アルゴリズムは低電力域でも安定した通信を維持する堅牢性を示した。
• センシング性能:
  • 提案されたビームフォーミングは、正当な UAV ターゲットに対して明確なビームピークを形成し、干渉を最小化している。
  • 送信電力（$P_T$）の増加に伴い、センシング SINR が向上し、盗聴 UAV の角度推定誤差（CRB）が減少することが確認された。
  • 最悪ケース（敵が完全な情報を持つ場合）においても、正の秘匿レートが達成可能であり、システムが耐性を持っていることが示された。

6. 意義と結論

本研究は、6G における ISAC と RIS の統合がもたらす新たなセキュリティリスク（特に、敵対的なターゲットが RIS を利用した能動的干渉を行うケース）に対処するための枠組みを提示した点で画期的です。

• 実用性: 不完全な情報下での最適化と、最悪ケースの攻撃に対する耐性を両立させることで、実環境でのセキュリティ確保に寄与します。
• 将来展望: 本研究では静的なターゲットを想定していますが、将来的には移動するターゲットに対する動的なセキュリティ強化や、センシング信号自体のセキュリティ保護への展開が期待されます。

総じて、この論文は、RIS を活用した次世代通信システムにおいて、物理層セキュリティを脅威としてではなく、防御と攻撃の両面から統合的に設計する重要な指針を提供しています。