Effizientes und sicheres maschinelles Lernen im Funkkanal für 5G und die Netze der Zukunft

• Antragsteller: Professor Dr.-Ing. Slawomir Stanczak
• Fachliche Zuordnung: Kommunikationstechnik und -netze, Hochfrequenztechnik und photonische Systeme, Signalverarbeitung und maschinelles Lernen für die Informationstechnik
• Förderung: Förderung seit 2021
• Projektkennung: Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) - Projektnummer 467514322

In den 5G-Netzen der Gegenwart spielt das maschinelle Lernen (ML) eine immer wichtigere Rolle, und in der Zukunft wird es geradezu unverzichtbar sein. Die Anwendungsgebiete sind extrem vielfältig und reichen von Aufgaben, die für den Betrieb der Kommunikationsinfrastruktur selbst nötig sind (wie z.B. Dienstgütevorhersagen, Anomaliedetektion und Kanalschätzung) bis hin zu E-Health, Industrievernetzung und sensornetzgestützten Frühwarnsystemen für Naturkatastrophen. ML im Funkkanal (OTA ML) ist dabei als ein besonders aktives neues Forschungsgebiet über die letzten Jahre entstanden. Viele der neuen Techniken bauen auf der Idee des Federated Learning (FL) auf, wo aus verschiedenen Gründen (z.B. Wahrung der Privatsphäre) kein Austausch der vollen Datensätze zwischen den Kommunikationspartnern erfolgen kann oder soll, aber die Kommunikation selbst dem klassischen Paradigma der getrennten Quellen- und Kanalkodierung folgt. Diese neuen OTA-ML-Methoden decken eine Vielzahl von Szenarien des horizontalen FL ab, wo alle Teilnehmer im System dieselben Arten von Beobachtungen machen, die Trainingsdaten aber nur in verteilter Form vorliegen. Für viele Anwendungen ist dagegen das vertikale FL von besonderem Interesse, wo die Arten der Beobachtungen sich zwischen den Teilnehmern unterscheiden, und viele grundlegende Forschungsfragen in dieser Richtung sind noch offen und sollen in diesem Projekt behandelt werden. In vielen möglichen Anwendungsgebieten von OTA ML (z.B. E-Health und Industrievernetzung) spielen Sicherheit und Wahrung der Privatsphäre eine besonders wichtige Rolle. Es ist jedoch nicht ohne weiteres möglich, Verschlüsselungsverfahren aus dem Stand der Technik mit den existierenden OTA-ML-Verfahren zu kombinieren, und wir erwarten, dass die einzige Möglichkeit, Sicherheit zu garantieren, ist, das ganze System von Grund auf unter der Prämisse der Sicherheit zu gestalten. Als einen ersten Schritt in diese Richtung planen wir, in diesem Projekt den Schutz gegen Lauschangriffe zu behandeln. Dazu ist sehr viel Grundlagenforschung nötig, und ein Teil dieser Grundlagenforschung kann auch Auswirkungen auf das Gebiet der Physical Layer Security im Allgemeinen haben. Insbesondere wollen wir in diesem Kontext erforschen, wie man mit Meta-Oberflächen den Kanal so formen kann, dass ein wirksamer Schutz gegen Lauschangriffe möglich wird. Daher wird die Forschung in diesem Projekt eine Mischung aus angewandter Forschung und Grundlagenforschung sein. Ein Teil der Ergebnisse, wie z.B. die neu zu entwickelnden Methoden des vertikelen FL, können in Simulationen und sogar in Hardware demonstriert werden, während ein großer Teil der Forschungen zur Sicherheit auf die Grundlagenforschung beschränkt bleiben wird. Viele der sich in Bezug auf die technische Anwendbarkeit ergebenden Fragen werden daher in weiteren Projekten behandelt werden müssen, aber andererseits können die neuen Erkenntnisse auch enorme Relevanz in anderen Bereichen der sicheren Kommunikation haben.

• DFG-Verfahren: Sachbeihilfen