Open RAN for detection of a jamming attack in a 5G network

발제자: 최호성

발제일: 2024년 05월 17일

키워드: [OpenRAN] [jamming detection] [Kolmogorov-Smirnov Test]

URL: https://ieeexplore.ieee.org/document/10201067

발표자료: PDF

Why this paper

  • 무선 네트워크에 대한 jamming을 O-RAN RIC의 siangl quailty indicators를 통해 해결
  • 네트워크 구조나 UE 분포에 대한 가정을 사용하지 않은 가벼운 algorithm 사용

Summary of paper

1. Introduction

1.1 Jamming

  • 주파수대역에 신호를 주입하여 피해수신기의 성능을 저하시키는 행위
  • 저렴한HW + 얕은지식
  • URLLC를 요구하는 서비스에는 치명적

1.2 Open RAN

  • RAN 구성요소(DU, CU, RU)의 탈 중앙화
  • RIC(RAN Intelligent Controller)에 배치된 closed-loop algorithm을 통해 RAN을 조율
  • E2Node와 RIC을 연결하는 E2 interface를 통해 Physical layer의 metric에 access 가능
  • RIC 내부의 xApp, rApp으로 metric을 분석

1.3 Signal Quality Indicator

  1. CQI(Channel Quality Indicator)
    • Channel 품질을 나타내는 값 <1, 15>
    • Channel-state information(CSI)는 CQI, RI, PMI로 구성되며 DL channel sounding에서 CSI-RS를 통해 측정됨
    • CSI 중 jamming과 가장 관련 있음
    • gNB가 보낸 CSI-RS를 기반으로 UE가 CQI를 측정하여 gNB로 report
  2. RSRP(Reference Signal Receiver Power)
    • 특정 대역폭 내에서 Reference signa의 수신 강도를 나타내는 값 (-141dBm, -44dBm)
    • Physical layer에서 CRS를 통해 측정됨
    • RRC layer에서 cell selection과 handover를 결정하기 위해 필요함
    • RRC measurement configuration을 통해 측정이 요구되며, UE는 측정한 값을 RRC measurement report를 통해 gNB에 report

1.4 Kolmogorov -Smirnov Test

  1. Non-parametric test
    • 데이터 분포에 대한 사전 지식이 없거나 특정 분포일 것이라는 가정이 맞지 않을 때 사용하는 검증
    • 장점
      • 다양한 데이터 유형에 적용 가능
      • 이상치(outliner)나 비정규 분포에 민감하지 않음
      • 작은 샘플 크기에서도 유용
    • 단점
      • 모수적 검증과 동일한 검증력을 얻기 위해서 더 큰 샘플의 크기가 필요할 수 있음
      • 데이터의 순위만 사용하기 때문에 데이터의 절대적 차이를 반영하지 못함
  2. Kormogrov-Smirnov test
    • 두 개의 분포를 비교하는 비모수적 검정 방법 중 하나
    • 특정 환경 조건에서 얻은 데이터가 기존의 데이터와 동일한 분포를 따르는지 확인하기 위해 사용
    • 얻은 sample이 연속적이면 CDF를 사용, 비연속적이면 EDF를 사용
    • EDF (Empirical Distribution Function)

    • 주어진 데이터 셋을 기반으로 한 확률 분포의 경험적인 표현

      \[\hat{F}_n(x) = \frac{1}{n} \sum_{i=1}^n I(X_i \leq x)\]
      • $I$: 지시 함수 (조건이 참이면 1, 거짓이면 0을 반환)
      • $n$: sample amount
      • $X_i$: sample data point
  • K-S test의 검증 방법
    1. 이론 값 또는 학습가능한 데이터를 이용하여 reference가 되는 분포를 구한다.
    2. 실제 sample 값을 추출하여 EDF를 구한다.

    3. 앞서 구한 두 분포를 이용하여 “K-S static”을 구한다. (분포 간 차이 최대값)

      \[D_n = \sup |F_n(x) - F(x)|\]

    4. “K-S static”이 예에서 제시되는 기준 값과 비교하여 분포간의 유의미한 차이를 갖는지 판단한다.

      \[D_n > c(\alpha), \quad c(\alpha) = \frac{\sqrt{-\frac{1}{2} \ln \alpha}}{\sqrt{n}}\]

    5. “K-S static”이 기준 상수보다 높으면 두 분포 사이에 유의미한 차이가 있음을 의미한다.

2. System model

2.1 Simulation architecture

  • UE가 측정한 CQI, RSRP 값이 gNB에 전송된다.
  • RIC의 E2SM이 gNB에 저장되어 있는 signal quality indicator 값들을 E2 interface를 통해 복사한다.
  • RIC의 xAPP은 해당 데이터를 이용해 k-s test를 진행하고 결과를 분석한다.

2.2 Simulation environment

  • 주파수 : 3.5GHz
  • 기지국 : 24dBm 5G 기지국 (원형 영역을 커버)
  • Scenario : non-LOS, industrial scenario에 따라 균일하게 분포된 UE
  • Channel model : TDLA30 (시간지연확산 model), link 당 12개 경로의 소규모 fading channel
  • Jammer : 20dBm 송신기 (cell 임의의 위치에 배치, CSI-RS subcarrier만 방해)

2.3 result

  • False alarm : xApp이 잘못 detection할 확률 (xApp의 성능)
  • Detection : 탐지확률 (xApp의 성능)
  • Sample 수 증가
    • False alarm 감소 : xApp이 제대로 jamming을 detection
    • Detection 증가 : sample 증가로 인해 더 나은 분포 비교 가능으로 성능 증가
  • 반경 200m vs 반경 400m
    • 더 큰 반경일 때 jammer와 UE 사이의 거리가 멀기 때문에 탐지확률이 더 낮음

3. conclusion

  1. 낮은 false alarm
  2. 상대적으로 적은 수의 sample 활용 (무선네트워크에서 reference data를 얻는 것이 매우 힘들기 때문)
  3. 네트워크 구조나 UE 분포에 대한 가정을 사용하지 않은 가벼운 algorithm

Take away

  1. Jamming: 저렴한 비용, 높은 위험성
  2. RIC을 통해 UE와 gNB의 PHY layer에 직접 접근이 가능하기 때문에 신호 품질 지표에 접근이 간단해짐
  3. Non-parametric test: 데이터가 특정 분포를 따르지 않거나 특정 가정이 필요하지 않을 때 사용하는 검증