Tổng quan về luận án

Sự bùng nổ của các mạng truyền thông không dây thế hệ mới (5G/6G) và mạng Internet vạn vật (IoT) mang lại khả năng kết nối phổ quát nhưng đồng thời đối mặt với hai thách thức cốt lõi: sự cạn kiệt của tài nguyên phổ tần vô tuyến và lỗ hổng bảo mật nghiêm trọng do đặc tính quảng bá (broadcast) tự nhiên của môi trường truyền sóng. Theo phương pháp truyền thống, bảo mật truyền thông được thiết lập tại các tầng trên của mô hình OSI thông qua các giao thức mật mã khóa đối xứng hoặc công khai (như WEP, WPA, EAP, AES). Tuy nhiên, các kỹ thuật mật mã tính toán này bộc lộ những giới hạn căn bản: độ phức tạp thuật toán cao, chi phí quản lý và phân phối khóa phức tạp trên quy mô lớn, gây quá tải cho các thiết bị IoT vốn có năng lượng và năng lực tính toán hạn chế, đồng thời tiềm ẩn nguy cơ bị phá vỡ trước sự phát triển của điện toán lượng tử và năng lực tính toán siêu nhanh.

Để giải quyết đồng thời hai bài toán trên, luận án tiến sĩ chuyên ngành Truyền dữ liệu và Mạng máy tính (Mã số: 9480102.01) với đề tài "Đánh giá hiệu năng bảo mật tầng vật lý trong mạng không dây" tiếp cận một hướng đi tiên phong: Tích hợp kỹ thuật Bảo mật tầng vật lý (Physical Layer Security - PLS) vào kiến trúc Mạng vô tuyến nhận thức (Cognitive Radio Network - CRN) và Mạng vô tuyến nhận thức hợp tác (Cognitive Cooperative Radio Network - CCRN).

+-----------------------------------------------------------------------------------+
|                            KHÔNG GIAN KHOA HỌC CỦA LUẬN ÁN                        |
+-----------------------------------------------------------------------------------+
|  Lý thuyết Thông tin & Bảo mật Tầng vật lý  |  Mạng Vô tuyến Nhận thức & Hợp tác  |
|  (Shannon 1949, Wyner 1975 Wiretap)        |  (Mitola 1999 Underlay CRN / CCRN)  |
+---------------------------------------------+-------------------------------------+
                                      │
                                      ▼
+-----------------------------------------------------------------------------------+
|                 CÁC ĐÓNG GÓP ĐỘT PHÁ CỦA 4 MÔ HÌNH TOÁN HỌC                       |
|  • Mô hình 1: Điều khiển công suất thích ứng đa kịch bản CSI & Độ đo SRCP        |
|  • Mô hình 2: CRN kết hợp thu hoạch năng lượng vô tuyến (RFEH) & Tối ưu hóa tau   |
|  • Mô hình 3: CCRN đa nút chuyển tiếp DF với lựa chọn Max-Min dưới ràng buộc kép  |
|  • Mô hình 4: CCRN có liên kết trực tiếp & Tối ưu hóa động ngưỡng dừng bảo mật    |
+-----------------------------------------------------------------------------------+

Research Gap và Bối cảnh khoa học

Trong các nghiên cứu kinh điển về bảo mật tầng vật lý, dung lượng bảo mật thường được khảo sát trên các kênh truyền đơn lẻ hoặc các mô hình mạng không bị ràng buộc về can nhiễu phổ. Trong khi đó, ở mô hình mạng vô tuyến nhận thức dạng dưới ngưỡng nhiễu (Underlay CRN), người dùng thứ cấp (Secondary User - SU) chỉ được phép hoạt động đồng thời trên cùng dải tần với người dùng sơ cấp (Primary User - PU) khi mức can nhiễu gây ra cho máy thu sơ cấp (P-Rx) nằm dưới một ngưỡng cho trước hoặc đáp ứng điều kiện xác suất dừng truyền thông của mạng sơ cấp.

Khoảng trống nghiên cứu (Research Gap) cụ thể mà luận án định vị bao gồm:

  1. Thiếu các giải pháp điều khiển công suất thích ứng cho máy phát thứ cấp (S-Tx) khi đối mặt với kẻ nghe trộm (Eavesdropper - EAV) trong các kịch bản thu nhận thông tin trạng thái kênh (Channel State Information - CSI) không đầy đủ giữa các nút hợp pháp và nút nghe trộm.
  2. Chưa có sự kết hợp chặt chẽ giữa kỹ thuật Thu hoạch năng lượng vô tuyến (Radio Frequency Energy Harvesting - RFEH) và bảo mật tầng vật lý trong CRN để biến can nhiễu từ mạng sơ cấp thành nguồn năng lượng hữu ích cho SU truyền tin an toàn, đồng thời tối ưu hóa tham số thời gian chuyển đổi năng lượng.
  3. Thiếu khung phân tích toán học chính xác và xấp xỉ tiệm cận cho hiệu năng bảo mật của mạng CCRN đa nút chuyển tiếp Decode-and-Forward (DF) dưới các ràng buộc kết hợp: xác suất dừng truyền thông của PU ($P_{out}^p \le e$), công suất phát đỉnh ($P_s^{max}$), và mức can nhiễu tối đa ($I_{pk}$, $I_{th}$).
  4. Các nghiên cứu trước đây chủ yếu ấn định giá trị ngưỡng dừng bảo mật cố định, chưa khai thác việc tối ưu hóa động ngưỡng bảo mật thích ứng theo CSI tức thời của kênh truyền.

Câu hỏi nghiên cứu và Giả thuyết khoa học

Luận án thiết lập 4 câu hỏi nghiên cứu (Research Questions - RQ) và 4 giả thuyết tương ứng (Hypotheses - H):

  • RQ1: Làm thế nào để tối ưu hóa công suất truyền tin của SU trong mạng CRN dạng dưới ngưỡng nhiễu nhằm bảo vệ bản tin trước EAV khi hệ thống chỉ có thông tin CSI từng phần?
    • H1: Tồn tại các chính sách phân bổ công suất tối ưu riêng biệt cho từng kịch bản CSI, cho phép cực đại hóa xác suất truyền thông an toàn và tin cậy (SRCP) mà không làm suy giảm chất lượng dịch vụ (QoS) của PU.
  • RQ2: Kỹ thuật thu hoạch năng lượng RFEH từ tín hiệu của PU có thể hỗ trợ SU truyền tin an toàn và tin cậy dưới sự hiện diện của nhiều EAV như thế nào?
    • H2: Tồn tại một hệ số phân chia thời gian thu hoạch năng lượng $\tau^*$ tối ưu giúp giảm thiểu đồng thời xác suất lỗi gói tin (PEP) và độ trễ gói tin trung bình (APD).
  • RQ3: Việc ứng dụng kỹ thuật hợp tác chuyển tiếp đa nút (DF) kết hợp giải thuật chọn nút tối ưu (Max-Min Relay Selection) có cải thiện vượt bậc dung lượng bảo mật của mạng thứ cấp hay không?
    • H3: Kỹ thuật đa nút chuyển tiếp DF tạo ra bậc phân tập bảo mật cao, làm giảm xác suất dừng bảo mật ($O_{sec}$) về tiệm cận 0 khi số lượng nút chuyển tiếp $N$ tăng lên.
  • RQ4: Tồn tại hay không cơ chế thích ứng động ngưỡng dừng bảo mật để nâng cao hiệu năng hệ thống CCRN có liên kết trực tiếp?
    • H4: Việc tính toán tối ưu ngưỡng dừng bảo mật theo trạng thái kênh tức thời giúp hệ thống đạt hiệu năng bảo mật vượt trội so với các ngưỡng cố định truyền thống.

Khung lý thuyết và Phạm vi nghiên cứu

Nghiên cứu được xây dựng dựa trên nền tảng:

  • Lý thuyết bảo mật thông tin của Shannon (1949) và mô hình kênh Wiretap của Wyner (1975).
  • Lý thuyết mạng vô tuyến nhận thức của Mitola (1999) và mô hình chia sẻ phổ dưới ngưỡng nhiễu (Goldsmith et al., 2009).
  • Lý thuyết kênh truyền sóng ngẫu nhiên fading Rayleigh bán tĩnh (quasi-static Rayleigh fading) với hệ số suy hao đường truyền (Pathloss exponent $\nu \in [2.0, 3.5]$).
  • Các công cụ giải tích toán học cao cấp: Tích phân số, hàm Gamma $\Gamma(\cdot)$, hàm Beta khuyết $B[\cdot,\cdot,\cdot]$, hàm siêu bội Gauss $_2F_1(\cdot)$, và kiểm chứng ngẫu nhiên thông qua phương pháp mô phỏng Monte-Carlo trên nền tảng phần mềm MATLAB với quy mô $10^6$ lần thử độc lập.

Literature Review và Positioning

Tổng quan các dòng nghiên cứu chính

Lịch sử phát triển của bảo mật tầng vật lý bắt nguồn từ công trình kinh điển của Claude Shannon (1949) với khái niệm "Bảo mật hoàn hảo" (Perfect Secrecy), đòi hỏi thông tin tương hỗ giữa bản tin $W$ và từ mã $X$ bằng không: $I(W; X) = 0$, nghĩa là độ bất định (entropy có điều kiện) $H(W|X) = H(W)$. Wyner (1975) đã mở rộng lý thuyết này sang mô hình Kênh Wiretap rời rạc không nhớ (DMC), chứng minh rằng truyền thông bảo mật hoàn hảo tại tốc độ $R_s > 0$ là khả thi nếu kênh wiretap của EAV bị suy thoái (degraded) hơn so với kênh chính của máy thu hợp pháp. Tiếp đó, Csiszár và Körner (1978), cùng với Leung-Yan-Cheong và Hellman (1978), đã mở rộng mô hình kênh Wiretap sang kênh truyền quảng bá Gaussian (Gaussian Wiretap Channel), xác định dung lượng bảo mật (Secrecy Capacity) là hiệu số dung lượng giữa kênh chính và kênh nghe trộm: $C_s = [C_M - C_E]^+$.

Trong kỷ nguyên mạng không dây hiện đại, dòng nghiên cứu PLS trên kênh fading đa đường (Bloch et al., 2008; Liang et al., 2008) chỉ ra rằng tính ngẫu nhiên của fading có thể được khai thác để đạt được dung lượng bảo mật dương ngay cả khi SNR trung bình của EAV cao hơn máy thu hợp pháp. Đồng thời, Joseph Mitola (1999) khai sinh khái niệm Mạng vô tuyến nhận thức (CRN), cho phép các nút SU tận dụng "hố phổ" (Spectrum Holes) hoặc chia sẻ đồng thời dải tần với PU (Underlay CRN). Khi áp dụng PLS vào CRN, hàng loạt công trình quốc tế bắt đầu nghiên cứu sự đánh đổi giữa dung lượng truyền tin thứ cấp và can nhiễu gây ra cho người dùng chính (Zou et al., 2014, 2015; Peha, 2005). Song song đó, sự xuất hiện của kỹ thuật Thu hoạch năng lượng vô tuyến (RFEH) và truyền đồng thời thông tin - năng lượng (SWIPT) do Zhang và Ho (2013), Krikidis et al. (2014) khởi xướng đã mở ra khả năng duy trì hoạt động cho các mạng IoT tự cấp nguồn.

+-----------------------------------------------------------------------------------+
|                   TIẾN TRÌNH PHÁT TRIỂN LÝ THUYẾT WIRE TAP & PLS                  |
+-----------------------------------------------------------------------------------+
|  Shannon (1949)      --> Khái niệm Bảo mật hoàn hảo: I(W; X) = 0                  |
|  Wyner (1975)        --> Mô hình Kênh Wiretap & Mã hóa suy thoái                  |
|  Leung & Hellman (78)--> Kênh Gaussian Wiretap: Cs = [Cm - Ce]+                   |
|  Bloch & Liang (2008)--> Bảo mật tầng vật lý trên Kênh Fading đa đường            |
|  Mitola (1999)       --> Mạng Vô tuyến Nhận thức (CRN)                            |
|  Zhang & Ho (2013)   --> Thu hoạch Năng lượng Vô tuyến (SWIPT / RFEH)             |
|  Luận án (2021)      --> Tích hợp PLS-CRN-RFEH-CCRN dưới Ràng buộc kép            |
+-----------------------------------------------------------------------------------+

Tranh luận học thuật và Các góc nhìn đối lập

Trong y văn tồn tại hai luồng quan điểm học thuật đối lập:

  • Tranh luận 1 (Mật mã tầng trên vs. Bảo mật tầng vật lý): Một nhóm các nhà khoa học bảo mật mạng truyền thống cho rằng các thuật toán mật mã khóa công khai (RSA, ECC, AES) là đủ để bảo vệ dữ liệu. Ngược lại, nhóm nghiên cứu PLS (Wyner, Bloch, Zou) chứng minh rằng trong các mạng thế hệ mới với hàng tỷ nút IoT phân tán, chi phí tính toán và quản lý khóa của mật mã truyền thống là rào cản bất khả thi. PLS không thay thế hoàn toàn mà hoạt động song song, cung cấp một lớp phòng thủ độc lập ngay từ mức xử lý tín hiệu không phụ thuộc vào độ phức tạp thuật toán.
  • Tranh luận 2 (Tác động của can nhiễu từ mạng sơ cấp): Quan điểm truyền thống xem can nhiễu từ máy phát sơ cấp (P-Tx) là yếu tố tiêu cực làm suy giảm tỷ số SINR của mạng thứ cấp. Ngược lại, luận án tiếp cận theo hướng tiến bộ: Tận dụng tín hiệu can nhiễu từ P-Tx như một nguồn năng lượng vô tuyến để SU thu hoạch (RFEH), đồng thời tín hiệu này đóng vai trò như "nhiễu nhân tạo tự nhiên" (natural jamming) gây suy thoái nghiêm trọng tỷ số SINR tại EAV, từ đó gia tăng dung lượng bảo mật của hệ thống.

Định vị và So sánh quốc tế

Luận án tạo ra bước tiến vượt bậc khi so sánh trực tiếp với các công trình quốc tế tiêu biểu:

  1. So với công trình của Y. Zou et al. (IEEE Trans. on Signal Processing, 2015) về bảo mật trong CRN: Zou et al. chủ yếu tập trung vào phân bổ công suất dưới điều kiện kênh truyền Rayleigh đơn giản với công suất phát cố định của PU. Luận án mở rộng bài toán sang 4 kịch bản CSI chi tiết, đề xuất độ đo kết hợp độ tin cậy và bảo mật (SRCP) và tích hợp cơ chế thu hoạch năng lượng RFEH đa PU/đa EAV.
  2. So với công trình của Z. Ding et al. (IEEE Trans. on Vehicular Technology, 2014) về truyền thông hợp tác thu hoạch năng lượng: Nghiên cứu của Ding et al. không xét đến các ràng buộc về xác suất dừng của mạng sơ cấp ($P_{out}^p \le e$) và giới hạn can nhiễu tức thời ($I_{pk}$). Luận án giải quyết trọn vẹn bài toán tối ưu hóa trong CCRN dưới các điều kiện biên ràng buộc ngặt nghèo của mạng Underlay.

Đóng góp lý thuyết và khung phân tích

Đóng góp cho lý thuyết

Luận án mở rộng lý thuyết Kênh Wiretap của Wyner và lý thuyết Mạng vô tuyến nhận thức của Mitola thông qua các đóng góp lý thuyết nền tảng:

+-----------------------------------------------------------------------------------+
|                   CƠ CHẾ BẢO MẬT & MÔ HÌNH HỆ THỐNG TRONG LUẬN ÁN                 |
+-----------------------------------------------------------------------------------+
|                                                                                   |
|     Mạng Sơ cấp (PU)                                                             |
|     +--------+                Can nhiễu / Nguồn RFEH          +--------+          |
|     |  P-Tx  | ─────────────────────────────────────────────> |  P-Rx  |          |
|     +--------+                                                +--------+          |
|         │                                                          ▲              |
|         │ Can nhiễu Jamming                                        │              |
|         │ tự nhiên                                                 │ Can nhiễu    |
|         ▼                                                          │ S-Tx -> P-Rx |
|     +--------+              Kênh Hợp pháp (Kênh chính)             │              |
|     |  S-Tx  | ─────────────────────────────────────────────+      │ (Dưới ngưỡng)|
|     |  (SU)  | ───+                                         │      │              |
|     +--------+    │                                         ▼      │              |
|                   │ Kênh Chuyển tiếp                  +--------+   │              |
|                   │ S-Tx -> SRi                       |  S-Rx  | ──+              |
|                   ▼                                   |  (SU)  |                  |
|              +---------+                              +--------+                  |
|              | Nút SRi | ───────────────────────────────────▲                     |
|              +---------+    Kênh Chuyển tiếp SRi -> S-Rx    │                     |
|                   │                                         │                     |
|                   │ Kênh Wiretap                            │ Kênh Wiretap        |
|                   │ SRi -> EAV                              │ S-Tx -> EAV         |
|                   ▼                                         │                     |
|               +-------------------------------------------------+                 |
|               |             Thiết bị Nghe trộm (EAV)            |                 |
|               +-------------------------------------------------+                 |
|                                                                                   |
+-----------------------------------------------------------------------------------+
  1. Xây dựng biểu thức toán học giải tích chính xác cho Dung lượng bảo mật (Secrecy Capacity - $C_s$) trên kênh fading Rayleigh: Theo nguyên lý lý thuyết thông tin, dung lượng bảo mật tức thời được xác định bởi: $$C_s = \begin{cases} \log_2(1 + \gamma_m) - \log_2(1 + \gamma_e), & \text{khi } \gamma_m > \gamma_e \ 0, & \text{khi } \gamma_m \le \gamma_e \end{cases}$$ trong đó $\gamma_m$ và $\gamma_e$ lần lượt là tỷ số SINR tại máy thu hợp pháp (S-Rx/SR) và kẻ nghe trộm (EAV).
  2. Xây dựng các biểu thức phân tích và xấp xỉ tiệm cận cho Xác suất dừng bảo mật (Secrecy Outage Probability - $O_{sec}$): $$O_{sec} = \Pr(C_s < R_s)$$ với $R_s > 0$ là tốc độ bảo mật mục tiêu của hệ thống.
  3. Phát triển độ đo Xác suất khác không của dung lượng bảo mật (Probability of Non-Zero Secrecy Capacity - $P_{non-zero}^{sec}$ hoặc $O_{nonZero}$): $$P_{non-zero}^{sec} = \Pr(C_s > 0) = \Pr(\gamma_m > \gamma_e)$$
  4. Đề xuất độ đo mới - Xác suất truyền thông tin cậy và bảo mật (Secure and Reliable Communication Probability - SRCP / $O_{ss}$): Đánh giá đồng thời hai tiêu chí: bản tin được giải mã chính xác tại máy thu hợp pháp (độ tin cậy) và không bị giải mã bởi EAV (tính bí mật).

Khung phân tích độc đáo qua 4 mô hình hệ thống

Mô hình 1: Mạng CRN đơn chặng với 4 chính sách điều khiển công suất ($P_{S1} - P_{S4}$)

Khảo sát hệ thống gồm S-Tx, S-Rx, P-Tx, P-Rx và một EAV. Dựa trên mức độ khả dụng của thông tin trạng thái kênh (CSI), tác giả thiết lập 4 kịch bản phân bổ công suất truyền tin thích ứng cho S-Tx:

  • Kịch bản 1 ($P_{S1}$): Biết đầy đủ CSI của kênh chính và kênh can nhiễu tới P-Rx, không biết CSI của kênh wiretap.
  • Kịch bản 2 ($P_{S2}$): Biết CSI kênh chính, CSI can nhiễu P-Rx và thống kê trung bình kênh wiretap.
  • Kịch bản 3 ($P_{S3}$): Biết CSI tức thời của tất cả các kênh liên kết (kể cả kênh wiretap S-Tx $\to$ EAV).
  • Kịch bản 4 ($P_{S4}$): Ràng buộc công suất phát đỉnh cố định $P_s^{max}$ kết hợp điều kiện dừng của PU ($P_{out}^p \le e$).

Mô hình 2: Mạng CRN thu hoạch năng lượng (RFEH) đa PU và đa EAV

Trong mô hình này, S-Tx không có nguồn pin độc lập mà sử dụng kỹ thuật RFEH để thu hoạch năng lượng $E_s$ từ tín hiệu RF phát ra bởi $K$ máy phát sơ cấp (P-Tx). Khung thời gian truyền thông $T$ được chia thành hai pha: pha thu hoạch năng lượng trong thời gian $\tau T$ ($\tau \in (0, 1)$) và pha truyền thông an toàn trong thời gian $(1-\tau)T$. Hiệu năng hệ thống được mô hình hóa thông qua Xác suất lỗi gói tin (PEP - Packet Error Probability) và Độ trễ gói tin trung bình (APD - Average Packet Delay).

Mô hình 3: Mạng CCRN đa nút chuyển tiếp dưới ràng buộc xác suất dừng của PU

Hệ thống sử dụng $N$ nút chuyển tiếp thứ cấp (Secondary Relay - SR) hoạt động theo giao thức Decode-and-Forward (DF). Chiến lược lựa chọn nút chuyển tiếp tốt nhất dựa trên tiêu chuẩn Max-Min: $$\gamma_{e2e} = \max_{i=1,\dots,N} \left{ \min(\gamma_{sr_i}, \gamma_{r_i d}) \right}$$ Hệ thống chịu đồng thời hai điều kiện ràng buộc: công suất phát mức đỉnh $P_s^{max}$ của SU và xác suất dừng truyền thông của mạng sơ cấp: $$P_{out}^p = \Pr\left( \frac{P_p h}{P_s \alpha + N_0} < \theta_{th} \right) \le e$$

Mô hình 4: Mạng CCRN có liên kết trực tiếp và tối ưu hóa động ngưỡng dừng bảo mật

Mở rộng từ mô hình 3 khi tồn tại liên kết trực tiếp giữa S-Tx $\to$ S-Rx cùng với $N$ nút chuyển tiếp SR dưới giới hạn can nhiễu đỉnh $I_{th}$ của PU. Luận án giải bài toán tối ưu hóa lồi để tìm giá trị ngưỡng dừng bảo mật tối ưu tức thời $R_s^*$ theo CSI thực tế, tạo ra bước nhảy vọt về hiệu năng bảo mật so với việc cố định tham số.

Phương pháp nghiên cứu tiên tiến

Thiết kế nghiên cứu

Luận án áp dụng thế giới quan khoa học thực chứng (Positivism) kết hợp phương pháp diễn dịch toán học chặt chẽ. Thiết kế nghiên cứu tích hợp phương pháp phân tích giải tích (Analytical Modeling) và phương pháp mô phỏng ngẫu nhiên số trị (Stochastic Simulation).

+-----------------------------------------------------------------------------------+
|                         QUY TRÌNH PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU                          |
+-----------------------------------------------------------------------------------+
|  Bước 1: Mô hình hóa Kênh truyền                                                  |
|  • Phân bố Rayleigh: f_h(x) = (1/Omega)*exp(-x/Omega)                             |
|  • Pathloss: PL[dB] = A + 10*nu*log10(d/d0)                                       |
+-----------------------------------------------------------------------------------+
                                      │
                                      ▼
+-----------------------------------------------------------------------------------+
|  Bước 2: Thiết lập Ràng buộc & Tối ưu hóa                                         |
|  • Điều kiện dừng PU: P_out^p <= e | Ngưỡng can nhiễu: I_pk, I_th                 |
|  • Thu hoạch Năng lượng: Es = eta*tau*T*Sum(Pp*|fn|^2)                            |
|  • Phân bổ công suất tối ưu (PS1 - PS4) & Tối ưu tham số tau*                     |
+-----------------------------------------------------------------------------------+
                                      │
                                      ▼
+-----------------------------------------------------------------------------------+
|  Bước 3: Thiết lập Khung Giải tích Biểu thức Đóng                                 |
|  • Biểu thức giải tích & xấp xỉ tiệm cận (High SNR) cho: Cs, Osec, OnonZero, SRCP |
|  • Tích phân suy rộng qua hàm Gamma, Beta khuyết B[.,.,.], Siêu bội 2F1(.,.;.;.)  |
+-----------------------------------------------------------------------------------+
                                      │
                                      ▼
+-----------------------------------------------------------------------------------+
|  Bước 4: Kiểm chứng Mô phỏng Monte-Carlo (MATLAB)                                 |
|  • 10^6 chu kỳ biến ngẫu nhiên kênh truyền | Đối soát đường Giải tích vs Mô phỏng  |
+-----------------------------------------------------------------------------------+

Quy trình nghiên cứu rigorous

  1. Mô hình hóa thống kê kênh truyền:
    • Tất cả các liên kết vô tuyến (P-Tx $\to$ P-Rx, S-Tx $\to$ S-Rx, S-Tx $\to$ P-Rx, P-Tx $\to$ S-Rx, S-Tx $\to$ EAV, SR $\to$ EAV) được mô hình hóa bằng hàm mật độ xác suất (PDF) và hàm phân bố tích lũy (CDF) của phân bố Rayleigh.
    • Độ lợi kênh $h = |r(t)|^2$ có PDF dạng mũ: $$f_h(x) = \frac{1}{\Omega} \exp\left(-\frac{x}{\Omega}\right), \quad x \ge 0$$ $$F_h(x) = 1 - \exp\left(-\frac{x}{\Omega}\right)$$ với $\Omega = E[|r(t)|^2]$ là độ lợi kênh trung bình.
  2. Quy trình suy biến tích phân và xấp xỉ toán học:
    • Để tìm phân bố xác suất của tỷ số SINR tổng hợp $\gamma_m$ và $\gamma_e$, tác giả sử dụng các phép biến đổi biến ngẫu nhiên nhiều chiều, giải các tích phân kép phức tạp bằng cách áp dụng công thức khai triển nhị thức $(x+a)^n = \sum_{k=0}^n \binom{n}{k} x^{n-k} a^k$, biến đổi hàm Beta khuyết $B[\cdot,\cdot,\cdot]$ và hàm siêu bội Gauss $_2F_1(a, b; c; z)$.
    • Đưa ra các công thức xấp xỉ tiệm cận ở vùng tỷ số tín hiệu trên nhiễu cao (High-SNR regime) nhằm phân tích độ dốc đường cong xác suất dừng và bậc phân tập (Diversity Order).

Data và Phân tích mô phỏng

  • Công cụ thực thi: Phần mềm tính toán khoa học MATLAB.
  • Phương pháp kiểm chứng: Mô phỏng Monte-Carlo với $10^6$ lần hiện thực hóa độc lập các biến ngẫu nhiên kênh truyền cho mỗi điểm dữ liệu, đảm bảo khoảng tin cậy 95% với sai số thống kê dưới $1%$.
  • Bộ thông số tham chiếu thực nghiệm chuẩn hóa:
    • SNR phát của mạng sơ cấp: $\gamma_{P-Tx} = 12\text{ dB}$.
    • Ngưỡng xác suất dừng cho phép của PU: $e \in [0.01, 0.1]$.
    • Tập giá trị độ lợi kênh trung bình can nhiễu từ P-Tx sang EAV: ${\Omega_{\beta n}}_{n=1}^5 = [10, 50, 80, 150]$.
    • Độ lợi kênh trung bình thu hoạch năng lượng P-Tx sang S-Tx: ${\Omega_{f n}}_{n=1}^5 = [1, 3, 5]$.
    • Độ lợi kênh đồng nhất kiểm chứng trong CCRN: $\Omega = 5$.
    • Mức giới hạn can nhiễu chấp nhận được tại P-Rx: $I_{pk}, I_{th} \in [0, 20\text{ dB}]$.
    • Số lượng nút chuyển tiếp khảo sát: $N \in [1, 10]$.

Phát hiện đột phá và implications

Những phát hiện then chốt

Kết quả phân tích giải tích và mô phỏng số mang lại 5 phát hiện mang tính đột phá:

+-----------------------------------------------------------------------------------+
|                        5 PHÁT HIỆN ĐỘT PHÁ CỦA NGHIÊN CỨU                         |
+-----------------------------------------------------------------------------------+
| 1. CSI quyết định SRCP: Kịch bản PS3 (Full CSI) cho SRCP tiệm cận 1;              |
|    Kịch bản PS1-PS2 vẫn duy trì tính bảo mật ổn định dưới ràng buộc PU.           |
|                                                                                   |
| 2. Điểm tối ưu tau* trong RFEH: Tồn tại giá trị phân chia thời gian tau*          |
|    chính xác giúp cực tiểu hóa đồng thời PEP và APD.                              |
|                                                                                   |
| 3. Bậc phân tập chuyển tiếp: Tăng số nút chuyển tiếp N trong CCRN làm giảm        |
|    Osec theo hàm mũ và đẩy OnonZero tiệm cận tuyệt đối mức 1.0.                   |
|                                                                                   |
| 4. Hiệu ứng "Jamming thân thiện": Tăng độ lợi Omega_{P-Tx -> EAV} từ 10 lên 150   |
|    làm suy giảm mạnh SNR của EAV, nâng cao dung lượng bảo mật mà không tốn công   |
|    suất phát bổ sung.                                                             |
|                                                                                   |
| 5. Ngưỡng dừng thích ứng: Tối ưu hóa động ngưỡng bảo mật theo CSI tức thời        |
|    giúp cải thiện vượt bậc Osec so với thiết lập ngưỡng tĩnh truyền thống.        |
+-----------------------------------------------------------------------------------+
  1. Sự phù hợp hoàn hảo giữa Mô hình Giải tích và Mô phỏng: Trong tất cả các đồ thị đánh giá hiệu năng (từ Hình 2.2 đến Hình 3.13), các đường cong lý thuyết giải tích tính toán từ các công thức đóng đều khớp chính xác (perfect match) với kết quả mô phỏng Monte-Carlo, khẳng định độ tin cậy tuyệt đối của phương pháp toán học đề xuất.
  2. Hiệu quả của các Chính sách Phân bổ Công suất ($P_{S1} - P_{S4}$): Khi tăng SNR của P-Tx, xác suất truyền thông tin cậy và bảo mật (SRCP) của SU tăng mạnh do công suất cho phép của SU được nới lỏng khi PU có khả năng chống chịu can nhiễu tốt hơn. Kịch bản $P_{S3}$ (nắm đầy đủ CSI) đạt hiệu năng bảo mật cao nhất, trong khi chính sách $P_{S1}$ và $P_{S2}$ chứng minh tính khả thi xuất sắc trong điều kiện thực tế khi không thể đo lường trực tiếp kênh của kẻ nghe trộm.
  3. Hiện tượng Tối ưu hóa Thời gian Thu hoạch Năng lượng $\tau^*$: Trong mạng RFEH-CRN, đồ thị SNR của S-Tx theo thời gian $\tau$ cho thấy dạng hàm lồi rõ rệt. Nếu $\tau$ quá nhỏ, năng lượng thu hoạch không đủ để S-Tx truyền tin; nếu $\tau$ quá lớn, thời gian dành cho truyền dữ liệu bị co hẹp làm tăng độ trễ gói tin (APD). Điểm cực trị $\tau^*$ phụ thuộc trực tiếp vào độ lợi kênh thu hoạch ${\Omega_{f n}}_{n=1}^5 = [1, 3, 5]$.
  4. Tác động tích cực từ Kênh Can nhiễu P-Tx $\to$ EAV: Một phát hiện phản trực giác nhưng có giá trị lý thuyết sâu sắc: Khi độ lợi kênh can nhiễu trung bình từ mạng sơ cấp sang kẻ nghe trộm ($\Omega_{\beta n}$) tăng từ $10$ lên $50, 80$ và $150$, xác suất dừng bảo mật ($O_{sec}$) của mạng thứ cấp giảm mạnh. Can nhiễu của P-Tx vô tình trở thành tín hiệu gây nhiễu nhân tạo (friendly jamming) bảo vệ thông tin của SU.
  5. Ưu thế vượt trội của Chiến lược Max-Min trong CCRN: Khi số lượng nút chuyển tiếp thứ cấp $N$ tăng từ 1 lên 5 nút, xác suất dung lượng bảo mật khác không ($P_{non-zero}^{sec}$) tăng nhanh chóng tiệm cận giá trị 1.0, đồng thời xác suất dừng bảo mật ($O_{sec}$) giảm hàng bậc độ lớn, chứng minh kỹ thuật hợp tác chuyển tiếp là giải pháp tối ưu để khắc phục hiện tượng suy giảm tín hiệu và bảo vệ an toàn vật lý.

Implications đa chiều

  • Về mặt Lý thuyết: Luận án cung cấp một khung phân tích toán học mẫu mực cho việc kết hợp đồng thời lý thuyết thông tin, lý thuyết mạng nhận thức và kỹ thuật vô tuyến xanh (Green Communications).
  • Về mặt Phương pháp: Phương pháp xấp xỉ tích phân tiệm cận giúp các nhà nghiên cứu đánh giá nhanh hiệu năng các hệ thống mạng vô tuyến phức tạp mà không cần chạy các mô phỏng ngẫu nhiên tiêu tốn thời gian.
  • Về mặt Thực tiễn: Cung cấp thuật toán điều khiển công suất và lập lịch chuyển mạch năng lượng khả thi cho các chip truyền thông thế hệ mới trong thiết bị cảm biến, nhà thông minh, thiết bị y tế đeo tay (Wearable IoT).
  • Về mặt Chính sách: Cung cấp luận cứ khoa học để các cơ quan quản lý tần số (như Cục Tần số Vô tuyến điện) xây dựng cơ chế chia sẻ phổ động linh hoạt, cho phép các mạng cấp hai khai thác băng tần cấp phép một cách an toàn và tối ưu.

Limitations và Future Research

Hạn chế nghiên cứu thừa nhận

  1. Giả định mô hình kênh truyền: Luận án chủ yếu khảo sát trên mô hình kênh fading Rayleigh (phù hợp với môi trường tán xạ đa đường không có tia truyền thẳng LOS). Chưa mở rộng phân tích toàn diện trên các mô hình kênh tổng quát hơn như Nakagami-$m$, Rician (có thành phần LOS), Weibull hoặc $\alpha-\mu$.
  2. Mô hình kẻ nghe trộm bị động đơn lẻ: Kẻ nghe trộm (EAV) trong các mô hình được giả định là hoạt động bị động (passive eavesdropping) và không có sự thông đồng (non-colluding). Thực tế có thể xuất hiện các cuộc tấn công chủ động (active jamming) kết hợp nghe trộm phân tán có liên kết.
  3. Cơ chế chuyển tiếp bán song công (Half-Duplex): Việc các nút SR hoạt động ở chế độ bán song công dẫn đến suy giảm 50% hiệu quả sử dụng phổ tần (hệ số $1/2$ trong công thức dung lượng).
  4. Giả định về tính hoàn hảo của ước lượng kênh: Một số kịch bản giả định CSI tức thời được biết chính xác mà chưa xét đến sai số ước lượng kênh (Channel Estimation Errors) hoặc độ trễ phản hồi CSI (Feedback Delay).

Hướng nghiên cứu tương lai

  1. Mở rộng sang mô hình Chuyển tiếp Toàn song công (Full-Duplex Relaying): Ứng dụng kỹ thuật triệt nhiễu vòng tự can nhiễu (Self-Interference Cancellation) để tăng gấp đôi dung lượng bảo mật của mạng CCRN.
  2. Tích hợp Bề mặt Phản xạ Thông minh (Reconfigurable Intelligent Surfaces - RIS/IRS): Nghiên cứu khả năng điều khiển pha của các phần tử phản xạ thụ động để định hình kênh truyền có lợi cho S-Rx và triệt tiêu tín hiệu tại EAV.
  3. Bảo vệ chống Nghe trộm Thông đồng (Colluding Eavesdroppers): Sử dụng lý thuyết Hình học Ngẫu nhiên (Stochastic Geometry / Poisson Point Process) để mô hình hóa mạng lưới EAV phân bố ngẫu nhiên trong không gian 3 chiều.
  4. Ứng dụng Trí tuệ Nhân tạo và Học tăng cường sâu (Deep Reinforcement Learning - DRL): Tự động hóa quá trình tối ưu hóa công suất phát và ngưỡng dừng bảo mật trong môi trường kênh truyền biến đổi nhanh và phi tĩnh.

Tác động và ảnh hưởng

+-----------------------------------------------------------------------------------+
|                        TÁC ĐỘNG ĐA CHIỀU CỦA CÔNG TRÌNH                           |
+-----------------------------------------------------------------------------------+
|                                                                                   |
|  [HỌC THUẬT QUỐC TẾ]       [CÔNG NGHIỆP 5G/6G & IOT]      [CHÍNH SÁCH QUẢN LÝ]    |
|  • Hợp tác VNU & Thụy Điển  • Tối ưu chip truyền thông    • Cơ sở cấp phép phổ    |
|  • Công bố ISI/Scopus       • Tiết kiệm năng lượng RFEH     tần động linh hoạt    |
|  • Nền tảng trích dẫn cao   • Bảo mật phần cứng chi phí 0 • Chuẩn hóa bảo mật IoT |
|                                                                                   |
+-----------------------------------------------------------------------------------+
  • Tác động Học thuật: Đề tài được thực hiện dưới sự hợp tác khoa học chặt chẽ giữa Trường Đại học Công nghệ - Đại học Quốc gia Hà Nội và Nhóm nghiên cứu Mạng truyền thông tại Đại học Mälardalen (Västerås, Thụy Điển). Các kết quả cốt lõi được công bố trên các tạp chí và hội nghị khoa học uy tín, tạo nguồn học liệu tham khảo quan trọng cho cộng đồng nghiên cứu truyền thông không dây.
  • Tác động Công nghiệp: Định hình giải pháp bảo mật "Zero-Hardware-Cost" cho các nhà sản xuất thiết bị IoT công nghiệp (Industrial IoT), thành phố thông minh và mạng truyền thông xe cộ (V2X), nơi việc mã hóa phức tạp bị giới hạn bởi thời lượng pin và độ trễ.
  • Lợi ích Xã hội: Thúc đẩy triển khai các công nghệ vô tuyến xanh (Green Radio) thân thiện với môi trường nhờ cơ chế tự thu hoạch năng lượng vô tuyến sẵn có trong không gian sống.

Đối tượng hưởng lợi

  • Nghiên cứu sinh và Học viên cao học: Tiếp cận phương pháp thiết lập mô hình toán học giải tích, kỹ thuật xử lý các tích phân ngẫu nhiên chứa hàm đặc biệt, và phương pháp mô phỏng kiểm chứng Monte-Carlo chuẩn mực trên MATLAB.
  • Các Giáo sư và Nhà nghiên cứu cấp cao: Kế thừa khung lý thuyết tích hợp giữa CRN, CCRN, RFEH và PLS để phát triển các đề tài nghiên cứu chuyên sâu về mạng 6G, Massive MIMO và NOMA.
  • Kỹ sư R&D trong Công nghiệp Viễn thông: Ứng dụng trực tiếp các giải thuật phân bổ công suất ($P_{S1} - P_{S4}$) và công thức tính toán thời gian thu hoạch năng lượng tối ưu $\tau^*$ vào thiết kế firmware của các vi điều khiển truyền thông không dây.
  • Các Nhà hoạch định Chính sách Tần số: Nắm bắt cơ sở định lượng về mức can nhiễu cho phép ($I_{pk}$, $I_{th}$) và xác suất dừng ($P_{out}^p$) để ban hành các quy chế kỹ thuật cho phép chia sẻ phổ tần số thứ cấp an toàn.

Câu hỏi chuyên sâu

1. Đóng góp lý thuyết độc đáo nhất của luận án là gì và đã mở rộng lý thuyết nào?

Đóng góp lý thuyết độc đáo nhất là việc thiết lập Khung phân tích toán học hợp nhất cho Dung lượng bảo mật và Xác suất dừng bảo mật trong Mạng vô tuyến nhận thức hợp tác (CCRN) đa nút chuyển tiếp dưới ràng buộc kép. Luận án đã mở rộng Lý thuyết Kênh Wiretap của Wyner (1975) và Mô hình Mạng nhận thức của Mitola (1999) từ cấu hình đơn chặng, kênh cô lập sang cấu hình đa nút chuyển tiếp DF phân tán, chịu sự chi phối đồng thời của xác suất dừng mạng sơ cấp ($P_{out}^p \le e$) và công suất phát đỉnh ($P_s^{max}$).

2. Đổi mới về mặt phương pháp nghiên cứu so với các công trình quốc tế tiền nhiệm?

So với các nghiên cứu của Zou et al. (2015) và Ding et al. (2014), luận án không dừng lại ở việc tính toán tích phân số thuần túy mà đã:

  1. Phát triển thành công các biểu thức xấp xỉ tiệm cận dạng đóng (closed-form asymptotic approximations) tại vùng High-SNR, cho phép xác định trực tiếp bậc phân tập bảo mật.
  2. Thiết lập quy trình phân tích tối ưu hóa đa tham số đồng thời (công suất phát $P_s$, tỷ lệ thời gian thu hoạch $\tau$, và ngưỡng bảo mật $R_s^*$).

3. Phát hiện bất ngờ và phản trực giác nhất được minh chứng bằng dữ liệu là gì?

Phát hiện bất ngờ nhất là vai trò tích cực của kênh can nhiễu từ máy phát sơ cấp đến kẻ nghe trộm ($P\text{-}Tx \to EAV$). Trong quan niệm truyền thống, can nhiễu là đại lượng tiêu cực. Tuy nhiên, dữ liệu mô phỏng trong Luận án (Hình 2.10, 2.11 và 3.10) chứng minh rằng khi độ lợi kênh trung bình $\Omega_{\beta n}$ của liên kết này tăng lên ($10 \to 150$), tỷ số SINR của EAV bị dìm xuống mức rất thấp, qua đó làm giảm mạnh xác suất dừng bảo mật ($O_{sec}$) và nâng cao đáng kể độ an toàn cho mạng thứ cấp mà không cần bất kỳ trạm phát nhiễu nhân tạo chuyên dụng nào.

4. Luận án có cung cấp đầy đủ giao thức để tái lập nghiên cứu (Replication Protocol) không?

Có. Luận án cung cấp tường minh toàn bộ hệ thống phương trình vi phân, hàm PDF/CDF, các bước dẫn xuất tích phân, định nghĩa biến ngẫu nhiên, cùng tập thông số mô phỏng chi tiết (băng thông $B$, công suất tạp âm $N_0$, hệ số pathloss $\nu$, các ma trận độ lợi kênh ${\Omega}$ và số vòng lặp Monte-Carlo $10^6$), cho phép bất kỳ phòng thí nghiệm nào cũng có thể tái lập 100% kết quả nghiên cứu trên MATLAB.

5. Lộ trình nghiên cứu 10 năm tiếp theo từ nền tảng của luận án?

Lộ trình 10 năm mở rộng từ công trình bao gồm 3 giai đoạn:

  • Giai đoạn 1 (2021-2024): Mở rộng sang mạng nhận thức hỗ trợ Chuyển tiếp Toàn song công (Full-Duplex) và Đa truy cập phi trực giao (NOMA-CRN).
  • Giai đoạn 2 (2025-2027): Ứng dụng Bề mặt Phản xạ Thông minh (RIS) và Truyền thông Tán xạ ngược (Backscatter Communications) kết hợp RFEH.
  • Giai đoạn 3 (2028-2030): Tích hợp Trí tuệ nhân tạo biên (Edge AI) và Học liên kết (Federated Learning) để tự động hóa bảo mật tầng vật lý trong mạng 6G siêu bảo mật và siêu tiết kiệm năng lượng.

Kết luận

Luận án tiến sĩ "Đánh giá hiệu năng bảo mật tầng vật lý trong mạng không dây" đã giải quyết xuất sắc và trọn vẹn bài toán nâng cao hiệu năng bảo mật và độ tin cậy truyền thông trong mạng vô tuyến nhận thức. Tổng kết các giá trị cốt lõi của công trình bao gồm:

+-----------------------------------------------------------------------------------+
|                     TỔNG HỢP 5 GIÁ TRỊ CỐT LÕI CỦA LUẬN ÁN                        |
+-----------------------------------------------------------------------------------+
|  [1] 4 Chính sách Công suất: Đáp ứng linh hoạt mọi mức độ khả dụng của CSI.       |
|  [2] Cơ chế RFEH Đột phá: Tối ưu hóa tau* dung hòa hoàn hảo giữa PEP và APD.     |
|  [3] Khung Giải tích CCRN: Thiết lập công thức đóng SOP/PNSC cho chuyển tiếp DF.  |
|  [4] Ngưỡng Bảo mật Động: Tối ưu hóa Rs* theo CSI nâng cao hiệu năng vượt trội.   |
|  [5] Kiểm chứng Toàn diện: 100% kết quả giải tích khớp chuẩn xác với Monte-Carlo. |
+-----------------------------------------------------------------------------------+
  1. Xây dựng 4 chính sách điều khiển công suất ($P_{S1} - P_{S4}$) tối ưu cho mạng CRN dưới các điều kiện khả dụng CSI khác nhau, đi kèm đề xuất độ đo mới SRCP giúp đánh giá toàn diện độ tin cậy và tính bí mật.
  2. Đề xuất cơ chế truyền thông tích hợp Thu hoạch Năng lượng Vô tuyến (RFEH), giải bài toán tìm điểm tối ưu thời gian $\tau^*$ giúp cực tiểu hóa xác suất lỗi gói tin (PEP) và độ trễ trung bình (APD).
  3. Phát triển thành công hệ thống biểu thức giải tích chính xác và xấp xỉ tiệm cận cho Xác suất dừng bảo mật ($O_{sec}$) và Xác suất khác không của dung lượng bảo mật ($P_{non-zero}^{sec}$) trong mạng CCRN đa nút chuyển tiếp DF với giải thuật Max-Min dưới các ràng buộc bảo vệ PU nghiêm ngặt.
  4. Đưa ra giải pháp tối ưu hóa động ngưỡng dừng bảo mật $R_s^*$ theo trạng thái kênh tức thời, chứng minh sự vượt trội so với các thiết lập tĩnh truyền thống.
  5. Kiểm chứng tính đúng đắn tuyệt đối của toàn bộ hệ thống công thức giải tích thông qua mô phỏng ngẫu nhiên Monte-Carlo quy mô lớn trên kênh fading Rayleigh.

Công trình tạo ra bước chuyển dịch mô hình quan trọng (Paradigm Shift): biến hiện tượng can nhiễu vô tuyến từ một yếu tố có hại thành nguồn tài nguyên năng lượng và công cụ gây nhiễu tự nhiên bảo vệ an toàn thông tin, đặt nền móng lý thuyết và giải thuật vững chắc cho các hệ thống mạng không dây an toàn, xanh và thông minh trong tương lai.