EAGER: Detection and Mitigation of Pilot Contamination Attacks and Related Issues in Massive MIMO Systems

EAGER：大规模 MIMO 系统中导频污染攻击及相关问题的检测和缓解

基本信息

批准号：
1651133
负责人：
Jitendra Tugnait
金额：
$ 20万
依托单位：
Auburn University
依托单位国家：
美国
项目类别：
Standard Grant
财政年份：
2016
资助国家：
美国
起止时间：
2016-10-01 至 2019-09-30
项目状态：
已结题

来源：
https://www.nsf.gov/awardsearch/showAward?AWD_ID=1651133&HistoricalAwards=false
关键词：
EAGER Detection Mitigation Pilot Contamination

项目摘要

Mobile data traffic continues to grow at an exponential rate. To meet this data challenge, massive MIMO (multiple-input multiple-output) system technology has recently been proposed where the base station employs a large number of antennas, allowing many users to be served simultaneously. It is regarded as one of the key enablers of future 5G wireless systems. While recent prototypes have demonstrated its feasibility, many significant research challenges remain to be addressed before massive MIMO can be deployed. Successful operation of massive MIMO depends critically on knowledge of the channel state information between the base station and the end users. In practice this would be acquired during the training phase where the users send individual pilot signals to the base station. This phase is challenging due to a large number of end users which lead to pilot reuse causing pilot contamination, and due to vulnerability to attacks by malicious eavesdroppers who may spoof legitimate users by transmitting identical pilot signals. This project is focused on methods to detect and defend against pilot contamination attacks. Innovative approaches to detect and defend against pilot contamination attacks from active eavesdroppers as well as from spoofing relays are investigated in this research. A key transformative idea introduced is that of self-contamination of pilot sequences by legitimate users to facilitate detection of active eavesdroppers. This project explores various ramifications of this idea in the context of the following research thrusts. (1) Detection of pilot contamination attacks by active eavesdroppers: Assuming the knowledge of the set of training sequences (and nothing else), can one detect whether one or more training sequences are under attack. Source enumeration methods based on data correlation function are being exploited. (2) Joint acquisition of channel state information for both legitimate users and eavesdroppers to facilitate effective beamforming designs to enhance reception at legitimate users while degrading reception at eavesdroppers. (3) Detection and mitigation of active eavesdropping via spoofing relay attack where a spoofing relay operates in a full-duplex mode and simply amplifies and forwards the signal from a legitimate user to the base station in a time-division duplex uplink operation.

移动数据流量继续以指数速度增长。为了应对这一数据挑战，最近提出了大规模 MIMO（多输入多输出）系统技术，其中基站采用大量天线，允许同时为许多用户提供服务。它被视为未来 5G 无线系统的关键推动者之一。虽然最近的原型已经证明了其可行性，但在部署大规模 MIMO 之前仍有许多重大的研究挑战需要解决。大规模 MIMO 的成功运行关键取决于对基站和最终用户之间的信道状态信息的了解。实际上，这将在训练阶段获得，其中用户向基站发送单独的导频信号。这一阶段具有挑战性，因为大量的最终用户导致导频重用，导致导频污染，并且容易受到恶意窃听者的攻击，恶意窃听者可能通过传输相同的导频信号来欺骗合法用户。该项目的重点是检测和防御飞行员污染攻击的方法。本研究研究了检测和防御来自主动窃听者以及欺骗中继的飞行员污染攻击的创新方法。引入的一个关键变革思想是合法用户对导频序列进行自我污染，以促进主动窃听者的检测。该项目在以下研究重点的背景下探讨了这一想法的各种后果。 (1) 主动窃听者对导频污染攻击的检测：假设知道一组训练序列（并且没有其他信息），则可以检测一个或多个训练序列是否受到攻击。正在开发基于数据关联函数的源枚举方法。 (2)联合获取合法用户和窃听者的信道状态信息，以促进有效的波束成形设计，从而增强合法用户的接收，同时降低窃听者的接收。 (3)通过欺骗中继攻击来检测和缓解主动窃听，其中欺骗中继以全双工模式运行，并以时分双工上行链路操作简单地放大并转发来自合法用户的信号到基站。

项目成果

期刊论文数量（9）

专著数量（0）

科研奖励数量（0）

会议论文数量（0）

专利数量（0）

Pilot decontamination under imperfect power control

DOI：
10.1109/acssc.2017.8335513
发表时间：
2017-10
期刊：
2017 51st Asilomar Conference on Signals, Systems, and Computers
影响因子：
0
作者：
Jitendra Tugnait
通讯作者：
Jitendra Tugnait

Pilot Spoofing Attack Detection and Countermeasure

DOI：
10.1109/tcomm.2018.2797989
发表时间：
2018-01
期刊：
IEEE Transactions on Communications
影响因子：
8.3
作者：
Jitendra Tugnait
通讯作者：
Jitendra Tugnait

On Mitigation of Active Eavesdropping Attack by Spoofing Relay

DOI：
10.1109/vtcspring.2017.8108518
发表时间：
2017-06
期刊：
2017 IEEE 85th Vehicular Technology Conference (VTC Spring)
影响因子：
0
作者：
Jitendra Tugnait
通讯作者：
Jitendra Tugnait

Detection of Pilot Spoofing Attack Over Frequency Selective Channels

DOI：
10.1109/ssp.2018.8450703
发表时间：
2018-06
期刊：
2018 IEEE Statistical Signal Processing Workshop (SSP)
影响因子：
0
作者：
Jitendra Tugnait
通讯作者：
Jitendra Tugnait

On Detection and Mitigation of Reused Pilots in Massive MIMO Systems

DOI：
10.1109/tcomm.2017.2759111
发表时间：
2018-02
期刊：
IEEE Transactions on Communications
影响因子：
8.3
作者：
Jitendra Tugnait
通讯作者：
Jitendra Tugnait

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作者：
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Jitendra Tugnait其他文献

Sparse Graph Learning Under Laplacian-Related Constraints

DOI：
10.1109/access.2021.3126675
发表时间：
2021-11
期刊：
IEEE Access
影响因子：
3.9
作者：
Jitendra Tugnait
通讯作者：
Jitendra Tugnait

A Data-Cleaning Approach to Robust Multisensor Detection of Improper Signals

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DOI：
10.1109/access.2019.2938856
发表时间：
2019
期刊：
IEEE Access
影响因子：
3.9
作者：
Jitendra Tugnait
通讯作者：
Jitendra Tugnait

Blind equalization and estimation of digital communication FIR channels using cumulant matching

DOI：
10.1109/acssc.1992.269100
发表时间：
1992-10
期刊：
[1992] Conference Record of the Twenty-Sixth Asilomar Conference on Signals, Systems & Computers
影响因子：
0
作者：
Jitendra Tugnait
通讯作者：
Jitendra Tugnait

On Multisensor Detection of Improper Signals

DOI：
10.1109/tsp.2018.2887404
发表时间：
2019-02
期刊：
IEEE Transactions on Signal Processing
影响因子：
5.4
作者：
Jitendra Tugnait
通讯作者：
Jitendra Tugnait

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DOI：
10.1109/cdc.1981.269444
发表时间：
1981-12
期刊：
1981 20th IEEE Conference on Decision and Control including the Symposium on Adaptive Processes
影响因子：
0
作者：
Jitendra Tugnait
通讯作者：
Jitendra Tugnait