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

Resumo Técnico: Esquema ISAC Assistido por RISs Duplamente Montadas em Alvos Contra Espionagem e Interferência Maliciosa

1. Problema e Motivação

O artigo aborda os desafios de segurança emergentes na convergência entre Comunicação e Sensoriamento Integrados (ISAC) e Superfícies Inteligentes Reconfiguráveis (RIS) para redes 6G.

• Cenário Proposto: Um sistema onde uma Estação Base (BS) com capacidade ISAC realiza o sensoriamento de dois alvos de Veículos Aéreos Não Tripulados (UAVs): um UAV legítimo (que carrega uma RIS legítima para auxiliar a comunicação) e um UAV espião (que carrega uma RIS maliciosa).
• Ameaças Duplas:
  1. Espionagem: O UAV espião intercepta as comunicações entre a BS e os usuários legítimos.
  2. Interferência Maliciosa: A RIS montada no UAV espião lança ataques de interferência deliberada para degradar a comunicação dos usuários legítimos.
• Desafio Crítico: A maioria dos estudos anteriores trata o alvo de sensoriamento apenas como um potencial espião ou usa RISs externas para defesa. Este trabalho investiga um cenário mais complexo onde o próprio alvo de sensoriamento (o espião) possui uma RIS ativa para atacar o sistema, e a BS possui conhecimento imperfeito do canal do espião (CSI imperfeito).

2. Metodologia e Formulação do Problema

O objetivo principal é maximizar a Taxa de Sigilo (Secrecy Rate) dos usuários legítimos, garantindo simultaneamente requisitos de desempenho de sensoriamento.

• Modelo do Sistema:

  • A BS transmite um sinal unificado contendo componentes de comunicação e de radar (onda contínua modulada em frequência - FMCW).
  • A RIS legítima (no UAV legítimo) reflete o sinal para melhorar o enlace de comunicação.
  • A RIS maliciosa (no UAV espião) reflete o sinal com fases aleatórias (ou otimizadas no pior caso) para causar interferência destrutiva.
  • O modelo considera canais de desvanecimento Rician e inclui erros de estimativa de ângulo de partida (AoD) para o alvo espião.

• Formulação de Otimização:

  • Foi formulado um problema de otimização não convexo (P1) para maximizar a soma das taxas de sigilo, sujeito a restrições de potência de transmissão e qualidade de sensoriamento (SINR de sensoriamento).
  • Devido à complexidade e à separabilidade das variáveis (o enlace direto BS-UAV não é afetado pela RIS legítima), o problema foi decomposto em uma solução de dois estágios baseada em Relaxação Semidefinida (SDR):
    1. Estágio 1 (Otimização de Feixe): Otimização da matriz de feixe de transmissão ($W$) da BS para maximizar o SINR de sensoriamento mínimo entre os dois UAVs, garantindo que o alvo legítimo seja detectado com qualidade.
    2. Estágio 2 (Otimização de Fase da RIS Legítima): Otimização dos coeficientes de desvio de fase da RIS legítima ($\Omega_L$) para maximizar a taxa de sigilo dos usuários, dado o feixe fixo da BS.

• Cenário de Pior Caso (Worst-Case):

  • O estudo também avalia a robustez do sistema assumindo que a RIS maliciosa possui conhecimento perfeito do CSI e da matriz de feixe da BS. Nesse cenário, a RIS maliciosa otimiza suas fases para minimizar a taxa de sigilo, servindo como um benchmark rigoroso de segurança.

3. Principais Contribuições

1. Arquitetura Inovadora: Propõe um esquema ISAC com RISs montadas duplamente em alvos, onde uma RIS é defensiva (legítima) e a outra é ofensiva (maliciosa), ambos em UAVs.
2. Modelagem de Ameaça Realista: Considera não apenas a espionagem passiva, mas também ataques ativos de interferência via RIS montada no alvo espião, incluindo um cenário de "pior caso" onde o atacante tem conhecimento total do sistema.
3. Algoritmo de Solução: Desenvolveu um algoritmo de dois estágios baseado em SDR para resolver o problema de otimização não convexo, otimizando conjuntamente o feixe de transmissão e a fase da RIS legítima.
4. Métricas de Desempenho Híbridas: Avalia o sistema simultaneamente em termos de:
   • Comunicação: Taxa de Sigilo (Secrecy Rate).
   • Sensoriamento: SINR de sensoriamento e o Limite Inferior de Cramer-Rao (CRB) para a estimativa de ângulo de partida (AoD) do alvo espião.

4. Resultados das Simulações

As simulações de Monte Carlo demonstraram os seguintes pontos:

• Taxa de Sigilo: O esquema proposto mantém comunicações seguras mesmo sob ataques de interferência maliciosa. Aumentar o número de elementos na RIS legítima ($N_L$) melhora significativamente a taxa de sigilo, oferecendo graus de liberdade espaciais adicionais.
• Impacto do Tamanho da RIS Maliciosa: O aumento do número de elementos na RIS maliciosa ($N_M$) degrada a taxa de sigilo, mas o algoritmo proposto demonstra robustez, mantendo taxas positivas mesmo em cenários adversos.
• Cenário de Pior Caso: Mesmo quando a RIS maliciosa possui conhecimento perfeito e otimiza seus ataques para degradar o sistema, a taxa de sigilo permanece positiva, validando a eficácia da estratégia de otimização da RIS legítima.
• Desempenho de Sensoriamento: O algoritmo de feixe garante que o SINR de sensoriamento do UAV legítimo seja mantido alto, enquanto o CRB para a estimativa de ângulo do UAV espião melhora com o aumento da potência de transmissão, permitindo a detecção precisa do alvo hostil.
• Comparação: O sistema supera ou mantém desempenho competitivo em comparação com esquemas de referência que não consideram a RIS maliciosa ativa no alvo.

5. Significância e Conclusão

Este trabalho preenche uma lacuna crítica na literatura ao investigar o impacto combinado de alvos espiões e ataques de RIS maliciosa em sistemas ISAC.

• Segurança Física: Demonstra que é possível projetar sistemas ISAC resilientes onde a RIS legítima atua como uma ferramenta de defesa ativa contra interferências geradas por alvos hostis.
• Viabilidade 6G: O estudo valida a viabilidade de usar alvos móveis (UAVs) como plataformas de RIS para melhorar a segurança e a cobertura em redes 6G, mesmo na presença de ameaças sofisticadas.
• Robustez: A análise do "pior caso" fornece limites de desempenho realistas para o desenvolvimento de protocolos de segurança futuros, garantindo que as comunicações permaneçam seguras mesmo sob condições de comprometimento de informações.

Em suma, o artigo propõe uma solução robusta e otimizada para garantir a segurança e a precisão de sensoriamento em ambientes 6G dinâmicos e hostis, onde a própria infraestrutura de sensoriamento pode ser explorada por atacantes.