普林斯顿大学的研究人员开发了一种方法，通过在无线传输的物理本质中建立安全性来挫败窃听者。信号对预期的接收者来说是清晰的，但对其他人来说是噪音。信用:Ella Maru Studio/普林斯顿大学新兴5G无线系统旨在支持连接从自动机器人到自动驾驶汽车的高带宽和低延迟网络。但这些庞大而复杂的通信网络也可能带来新的安全问题。现在用于保护通信免受窃听者攻击的加密方法在扩展到用于5G及更高版本的高速和超低延迟系统时可能具有挑战性。这是因为加密的本质要求发送方和接收方之间交换信息来加密和解密消息。这种交换使链接容易受到攻击；它还需要增加延迟的计算。延迟，即在网络上发送指令和数据到达之间的时间，是自动驾驶和工业自动化等任务的关键指标。对于支持自动驾驶汽车、机器人和其他网络物理系统等延迟关键系统的网络来说，最大限度地缩短行动时间至关重要。
为了缩小这一安全差距，普林斯顿大学的研究人员开发了一种方法，将安全纳入信号的物理本质。在一份发表于N ov .的报告中。22在《自然电子》杂志上，研究人员描述了他们如何开发一种新的毫米波无线微芯片，该微芯片允许安全的无线传输，以防止拦截，而不会降低5G网络的延迟、效率和速度。根据高级研究员Kaushik Sengupta的说法，这项技术应该会使窃听这种高频无线传输变得非常具有挑战性，即使有多个勾结的坏演员。
森古普塔说:“我们正处于一个新的无线时代——未来的网络将变得越来越复杂，同时为大量不同的应用提供服务，这些应用需要非常不同的功能。“想想您家中或行业中的低功耗智能传感器、高带宽增强现实或虚拟现实以及自动驾驶汽车。为了服务于这一点并很好地服务于这一点，我们需要从整体和各个层面考虑安全问题。”
普林斯顿的方法不是依靠加密，而是通过塑造传输本身来挫败潜在的窃听者。为了解释这一点，它有助于描绘从天线阵列中出现的无线传输。用一根天线，无线电波以波的形式从天线辐射出去。当有多个天线作为一个阵列工作时，这些波会像池塘里的水波一样相互干扰。干扰增加了一些波峰和波谷的大小，并平滑了其他波谷。
天线阵列能够利用这种干扰来沿着定义的路径引导传输。但除了主传输，还有次要路径。这些次级路径比主传输弱，但在典型系统中，它们包含与主路径完全相同的信号。通过利用这些路径，潜在的窃听者可以破坏传输。
森古普塔的团队意识到，他们可以通过让窃听者所在位置的信号看起来几乎像噪音来挫败窃听者。他们通过随机分割消息并将消息的不同部分分配给阵列中的天线子集来实现这一点。研究人员能够协调传输，这样只有预定方向的接收器才能以正确的顺序组装信号。在其他地方，切碎的信号以一种看起来像噪音的方式到达。
森古普塔将这项技术比作在音乐厅里切碎一段音乐。
研究人员在一个可以在标准芯片代工厂制造的芯片中创建了该系统。学分:普林斯顿大学“想象一下，在音乐厅里，当演奏贝多芬第九交响曲时，每一种乐器都决定演奏随机选择的音符，而不是演奏乐曲的所有音符。他们在正确的时间弹奏这些音符，并在它们之间保持沉默，这样原始乐曲中的每个音符都至少由某种乐器演奏。当声波携带着所有乐器的音符穿过大厅，到达某个特定的位置时，它们就能以正确的方式准确到达。坐在那里的听众会欣赏原作，好像什么都没变。从来没有人会听到一种刺耳的漏音，像噪音一样随机出现。原则上，这是传输安全背后的秘密酱料——通过对这些高频电磁场进行精确的空间和时间调制来实现。”
如果窃听者试图通过干扰主传输来拦截消息，这将导致传输中的问题，并且可被预期用户检测到。尽管从理论上讲，多个窃听者可以一起工作来收集类似噪声的信号，并试图将它们重新组合成一个连贯的传输，但森古普塔表示，这样做所需的接收器数量将“非常大”
“我们首次展示了通过串通窃听者应用AI将几个类似噪声的签名缝合到原始信号中是可能的，但这非常具有挑战性。我们还展示了发射器如何愚弄他们的技术。这是一场猫捉老鼠的游戏。”
莱斯大学教授爱德华·奈特利没有参与这项研究，他说森古普塔的工作是确保未来网络安全的“重要里程碑”。
“他第一次实验性地展示了如何利用从多个同步观察点收集的机器学习数据来战胜一个复杂的对手，”他说。
该团队在一个由标准硅铸造工艺制造的硅芯片中创建了整个端到端系统。
森古普塔表示，还可以在新系统中使用加密技术来提高安全性。“你仍然可以在上面加密，但是你可以通过增加一层安全来减轻加密的负担，”他说。“这是一种互补的方法。”
《自然电子》杂志11月22日发表了“安全的时空调制毫米波无线链路，能够抵御分布式窃听者的攻击”。
除了森古普塔，作者还包括博士后学者苏雷什·文卡特什(Suresh Venkatesh)和普林斯顿大学研究生·卢(·Lu)以及普林斯顿大学客座研究员唐炳军(Bingjun Tang)。
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