Stackelberg Oyunları, Sinyal Karıştırmayı Proaktif Olarak Engellemek İçin ARIS Kullanıyor

6G ağları benzeri görülmemiş hızlar ve ultra düşük gecikme süreleri vaat ederken, aynı zamanda meşru iletimlere gerçek zamanlı olarak uyum sağlayabilen giderek daha akıllı kötü niyetli karıştırma (jamming) tehditleriyle de karşı karşıya kalıyor. Bu gelişmiş rakiplere karşı koymak için **Dusit Niyato**, **Zhu Han** ve **Yichen Wang**'ın da aralarında bulunduğu araştırmacılar, **Aktif Yeniden Yapılandırılabilir Akıllı Yüzeylerden (ARIS)** yararlanan devrim niteliğinde bir savunma mekanizması önerdiler. Bu yaklaşım, saldırıları öngörmek ve etkisiz hale getirmek için oyun teorisini kullanarak, son derece otonom sistemlere ve nihai **AGI** (Yapay Genel Zekâ) entegreli altyapıların geliştirilmesine doğru ilerlerken giderek daha gerekli hale gelen dayanıklı bir iletişim ortamı yaratıyor.

RIS anti-jamming sistemlerinde Stackelberg oyunu yaklaşımı nasıl çalışır?

**Bir Stackelberg oyunu yaklaşımı, iletişim ortamını meşru ağın (lider) sinyalini optimize etmek için ilk hamleyi yaptığı ve karıştırıcının (takipçi) buna göre yanıt verdiği hiyerarşik bir rekabet olarak modelleyerek çalışır.** Bu ardışık etkileşim, liderin karıştırıcının en zarar verici yanıtını matematiksel olarak tahmin etmesine olanak tanır. **Stackelberg Dengesi**'ni geriye doğru tümevarım yoluyla hesaplayarak sistem, tahmin edilen girişimin etkisini en aza indirmek için hüzmeleme ve RIS yapılandırmalarını önceden ayarlayabilir.

Stratejik modelleme kritiktir çünkü geleneksel statik savunmalar, modern ve öğrenme yeteneğine sahip karıştırıcılar tarafından genellikle baypas edilir. Bu araştırmada, **Stackelberg oyunu formülasyonu**, meşru tarafın sadece gürültüye tepki vermemesini, elektromanyetik ortamı proaktif olarak şekillendirmesini sağlar. Karıştırıcıyı, girişimi maksimize etmeye çalışan rasyonel bir rakip olarak ele alan meşru kullanıcı, karıştırıcı maksimum gücünü kullansa bile sağlam kalan bir iletim stratejisi tasarlayabilir. Bu öngörü seviyesi, telekomünikasyondaki gelecekteki **AGI** uygulamaları için gereken sofistike kontrol sistemlerinin bir özelliğidir.

Araştırmacılar, bu karmaşık optimizasyon problemini çözmek için **geriye doğru tümevarım** yöntemini kullandılar. İlk olarak, bir rakibin en fazla zararı vermek için gücünü nasıl dağıtacağını belirleyerek en uygun karıştırma politikasını türettiler. Bu "en iyi yanıt" belirlendikten sonra, meşru taraf optimizasyonuna geri entegre edildi. Bu, **Aktif Yeniden Yapılandırılabilir Akıllı Yüzey (ARIS)** parametrelerinin, karıştırıcının saldırısının en güçlü versiyonuna karşı koyacak şekilde özel olarak ayarlanmasını sağlayarak iletişim kararlılığına dair matematiksel bir garanti sunar.

Karıştırma önleyici tasarımda kanal belirsizliklerinin zorlukları nelerdir?

**Kanal belirsizlikleri önemli bir zorluk teşkil eder çünkü kablosuz ortam hakkındaki eksik bilgi, sinyal yollarının kesin olarak hesaplanmasını engelleyerek karıştırıcıların yararlanabileceği potansiyel savunma açıklarına yol açar.** Yüksek frekanslı 6G bantlarında sinyaller fiziksel engellere ve atmosferik değişikliklere karşı son derece hassastır, bu da **mükemmel kanal durum bilgisi (CSI)** elde etmeyi zorlaştırır. Savunma modeli mükemmel veri varsayarsa, gerçek dünya koşulları çok az bile sapsa karıştırma önleme önlemleri başarısız olabilir.

Dinamik ortamlarda **Sinyal-Girişim-ve-Gürültü Oranını (SINR)** korumak için bu belirsizliklerin giderilmesi hayati önem taşır. Makale, meşru tarafın karıştırıcı ile alıcı arasındaki kanalı doğru bir şekilde tahmin edemediği durumlarda, ortaya çıkan "belirsizlik sınırlarının" optimizasyon denklemlerine dahil edilmesi gerektiğini vurgulamaktadır. Bu yapılmazsa sistem, girişimin tahmin edilenden daha güçlü olduğu **en kötü durum karıştırma saldırılarına** karşı savunmasız kalır. Bu nedenle, sağlam hüzmeleme politikaları tek bir idealize edilmiş nokta yerine bir dizi olası sinyal dalgalanması dahilinde çalışacak şekilde tasarlanmıştır.

Yazarlar bunun üstesinden gelmek için performansı korumak amacıyla hata sınırlarından yararlanan **sağlam bir optimizasyon çerçevesi** kullandılar. Kanal durumunun sabit bir değerden ziyade bir aralık olduğunu kabul ederek, **Aktif RIS**, bir "güvenlik marjı" sağlayacak şekilde yapılandırılabilir. Bu, **AGI** tarafından yönetilen sensörlerin çalışabileceği yoğun, çok yollu ortamlarda yaygın bir durum olan girişim ortamı beklenmedik bir şekilde değişse bile, iletişim bağlantısının işlevsel ve güvenli kalmasını sağlar.

Karıştırma senaryolarında aktif RIS ile pasif RIS arasındaki fark nedir?

**Aktif RIS, yüzeyin yansıyan sinyali yalnızca yeniden yönlendirmek yerine gücünü aktif olarak artırmasına olanak tanıyan entegre güç amplifikatörlerini içermesiyle pasif RIS'ten ayrılır.** Pasif yüzeyler önemli yol kayıplarıyla sınırlıyken ve dalgaya enerji ekleyemezken, **Aktif Yeniden Yapılandırılabilir Akıllı Yüzeyler (ARIS)** meşru sinyal gücünü önemli ölçüde artırabilir. Bu yetenek, savunanın bir rakip tarafından enjekte edilen yüksek güçlü gürültünün üstesinden gelmesi gereken karıştırma senaryolarında belirleyicidir.

Pasif yansımadan **aktif sinyal amplifikasyonuna** teknik geçiş, önemli bir taktik avantaj sağlar. Pasif bir kurulumda, yansıyan sinyal alıcıya genellikle özel bir karıştırıcıyla rekabet edemeyecek kadar zayıf ulaşır. Ancak **ARIS** bileşenleri, gelen dalgaların hem fazını hem de genliğini ayarlayabilir. Bu, sistemin hüzmeyi yalnızca karıştırıcının etkisinden uzaklaştırmasını değil, aynı zamanda girişimi etkili bir şekilde "bastıracak" bir seviyeye yükseltmesini sağlayarak **SINR**'yi önemli ölçüde iyileştirir.

Ayrıca, **Aktif RIS**, güç tüketimi ve güvenlik arasındaki dengeyi yönetmede daha fazla esneklik sağlar. Araştırmacılar, optimize edilmiş **aktif yansıma katsayıları** aracılığıyla yüzeyin saldırının yoğunluğuna dinamik olarak yanıt verebileceğini gösterdiler. **Blok Ardışık Üst Sınır Minimizasyonu (BSUM)** çerçevesini kullanarak güç tahsisi ve aktif yansıma arasında yineleme yapan sistem, yüksek riskli elektronik savaş ortamlarında pasif yüzeylerin boy ölçüşemeyeceği üstün bir verimlilik ve dayanıklılık dengesi yakalar.

Metodoloji: BSUM Çerçevesi ve Sağlam Optimizasyon

**Sağlam karıştırma azaltma**, birden fazla değişkenin eş zamanlı optimizasyonunu yönetmek için karmaşık bir matematiksel yaklaşım gerektirir. Araştırmacılar problemi üç ana bileşene ayırdılar: vericideki **güç tahsisi**, baz istasyonu ve kullanıcıdaki **alıcı-verici hüzmeleme** ve ARIS'teki **aktif yansıma**. Bunu çözmek için, genel çözümün sağlam bir dengeye doğru yakınsamasını sağlarken sistemin her bir değişkeni yinelemeli olarak güncellemesine olanak tanıyan **Blok Ardışık Üst Sınır Minimizasyonu (BSUM)** çerçevesini kullandılar.

• Güç Tahsisi: Kaynakları boşa harcamadan sinyal bütünlüğünü korumak için en uygun enerji dağılımının belirlenmesi.
• Hüzmeleme Tasarımı: Karıştırıcıya maruz kalmayı en aza indirirken hedeflenen alıcıda alımı maksimize etmek için yönlü sinyali şekillendirme.
• Aktif Yansıma: Meşru sinyalleri güçlendirmek ve potansiyel olarak karıştırma sinyali için yıkıcı girişim oluşturmak üzere ARIS elemanlarını ayarlama.
• Denge Analizi: Seçilen yapılandırmanın herhangi bir olası karıştırıcı eylemine karşı en kararlı yanıt olmasını sağlamak için oyun teorisini kullanma.

Çalışmada sunulan deneysel simülasyonlar, bu **BSUM tabanlı yaklaşımın** etkinliğini kanıtlamaktadır. Geleneksel temel yöntemlerle karşılaştırıldığında, önerilen şema değişen kanal belirsizliği seviyeleri altında sürekli olarak daha yüksek iletişim oranları sağladı. Bu durum, **stratejik oyun teorisinin** aktif donanımla entegrasyonunun, 6G iletimlerini en kalıcı ve uyarlanabilir kötü niyetli girişimlerden bile etkili bir şekilde yalıtabileceğini kanıtlıyor.

Dayanıklı Bir 6G Altyapısına Doğru

**Bu araştırmanın sonuçları teorik matematiğin çok ötesine geçerek geleceğin akıllı şehirleri ve endüstriyel IoT'si için fiziksel katman güvenliğine dair bir yol haritası sunuyor.** **AGI**'nin sonunda kritik altyapıları yönetebileceği bir dünyaya doğru ilerlerken, temel iletişim dokusu aksamalara karşı bağışık olmalıdır. Amplifikasyon güçlerine sahip bir "akıllı ayna" görevi gören **Aktif RIS** teknolojisi, kendi kendini onaran, girişime dayanıklı kablosuz bölgeler oluşturmak için binaların veya endüstriyel tesislerin cephelerine entegre edilebilir.

Bu çalışmanın gelecekteki yönleri, belirsizlik sınırlarını daha da hassaslaştırmak için **gerçek zamanlı makine öğreniminin** entegrasyonunu içeriyor. Mevcut model sabit hata sınırlarını kullanırken, gelecekteki sürümlerde **ARIS** birimlerinin zaman içinde bir karıştırıcının belirli modellerini öğrendiği ve tahmin edilen ile gerçek girişim arasındaki farkı daha da daralttığı görülebilir. **Otonom, oyun teorisi temelli siber güvenliğe** yönelik bu hamle, geleceğin yüksek hızlı veri akışlarının kablosuz sinyallerin açıklığından yararlanmak isteyenler tarafından kesintiye uğratılmamasını sağlayarak 6G'nin temel taşı olacaktır.

Sonuç olarak, **Niyato, Han ve Wang**'ın çalışması, telekomünikasyonda reaktif güvenlikten **proaktif, belirsizliğe duyarlı savunmaya** doğru bir geçişi vurguluyor. Araştırmacılar, **Aktif RIS**'in fiziksel avantajlarını **Stackelberg oyunlarının** stratejik derinliğiyle birleştirerek, dijital çağın gelişen tehditlerine dayanabilecek bir çerçeve geliştirdiler. 6G şekillenmeye devam ederken, bu sağlam azaltma şemaları giderek daha bağlantılı hale gelen küresel toplumumuzun bütünlüğünü korumak için vazgeçilmez olacaktır.