Anti in-band full-duplex interception for wireless tactical networks

Nguyen, Van Huynh (2026). Anti in-band full-duplex interception for wireless tactical networks. Mémoire de maîtrise électronique, Montréal, École de technologie supérieure.

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Résumé

Tactical Vehicular Ad Hoc Networks (TVANs) are a key enabler of modern battlefield communications, supporting coordination among highly mobile entities such as ground combat vehicles, command posts, and relay platforms. However, the broadcast nature of wireless transmissions makes TVANs inherently vulnerable to interception and eavesdropping, especially under advanced threats such as in-band full-duplex (IBFD) interceptors that can simultaneously jam and intercept legitimate links. In practice, anti-interception protection must preserve low probability of interception (LPI) while still guaranteeing the quality-of-service (QoS) requirements of mission-critical traffic under stringent mobility, latency, and energy constraints.

This thesis develops a cross-layer anti-interception framework for DS-CDMA-based TVANs by jointly integrating three complementary protection mechanisms: (i) passive protection via communication resource adaptation (e.g., power or spreading control), (ii) active cooperative jamming to disrupt interception attempts, and (iii) AES-based physical-layer scrambling with adaptive key length to balance confidentiality, delay, and energy consumption.

First, a double-layer strategy combining passive resource adaptation and cooperative jamming is formulated as a joint resource allocation problem involving transmit power, jamming power, and spreading-related parameters under QoS and LPI constraints. Since the resulting problem is non-convex and interference-coupled, an efficient optimization-based benchmark is derived using tractable approximations, including first-order Taylor linearization, difference-of-convex (DC) decomposition, and sequential/iterative decomposition to obtain near-optimal solutions. Second, the framework is extended to a triple-layer design by incorporating adaptive encryption into the resource allocation. To quantify the joint impact of physical-layer defenses and encryption, an encryption-aware secrecy performance metric is employed, revealing the trade-offs among interception resistance, QoS, encryption delay, and energy cost. While the optimization benchmark provides high-quality solutions, its computational burden increases with network size and mobility, which limits real-time deployment.

To enable near real-time operation, this thesis further proposes a learning-assisted solution based on multi-agent deep reinforcement learning (MADRL) under a centralized training and decentralized execution (CTDE) paradigm. The MADRL formulation targets the most computationally intensive control dimensions and learns resource allocation policies that approximate optimization-quality performance with low online runtime. Simulations under dynamic tactical conditions demonstrate that the proposed optimization and MADRL solutions improve LPI protection and maintain QoS more effectively than representative single-layer baselines, while the MADRL approach achieves fast decision making suitable for high-mobility TVAN operation.

Titre traduit

Anti-interception en bande, en duplex intégral, pour les réseaux tactiques sans fil

Résumé traduit

Les réseaux véhiculaires tactiques ad hoc (TVAN) constituent un élément clé des communications militaires modernes, en permettant la coordination entre des entités très mobiles sur le champ de bataille telles que les véhicules de combat terrestres, les postes de commandement et les plateformes relais. Toutefois, la nature diffusée des transmissions sans fil rend les TVAN intrinsèquement vulnérables à l’interception et à l’écoute clandestine, en particulier face à des menaces avancées comme les intercepteurs en bande à duplex intégral (IBFD), capables de brouiller et d’intercepter simultanément les liaisons légitimes. En pratique, la protection anti-interception doit préserver une faible probabilité d’interception (LPI) tout en garantissant les exigences de qualité de service (QoS) des trafics critiques, sous des contraintes strictes de mobilité, de latence et d’énergie.

Cette thèse développe un cadre anti-interception inter-couches pour des TVAN basés sur le DS-CDMA en intégrant conjointement trois mécanismes de protection complémentaires : (i) une protection passive via l’adaptation des ressources de communication (p. ex., contrôle de puissance ou du facteur d’étalement), (ii) un brouillage coopératif actif visant à perturber les tentatives d’interception, et (iii) un brouillage/chiffrement de couche physique basé sur l’AES avec une longueur de clé adaptative afin d’équilibrer confidentialité, délai et consommation d’énergie.

Tout d’abord, une stratégie à double couche combinant l’adaptation passive des ressources et le brouillage coopératif est formulée comme un problème d’allocation conjointe des ressources impliquant la puissance d’émission, la puissance de brouillage et des paramètres liés à l’étalement, sous des contraintes de QoS et de LPI. Comme le problème résultant est non convexe et couplé par interférences, un référentiel d’optimisation efficace est établi à l’aide d’approximations tractables (dont une linéarisation de Taylor du premier ordre), d’une décomposition différence de convexes (DC) et d’une décomposition séquentielle/itérative, afin d’obtenir des solutions quasi optimales. Ensuite, le cadre est étendu à une conception à triple couche en intégrant le chiffrement adaptatif dans l’allocation des ressources. Pour quantifier l’impact conjoint des défenses de couche physique et du chiffrement, une métrique de performance de confidentialité tenant compte du chiffrement est utilisée, mettant en évidence les compromis entre résistance à l’interception, QoS, délai de chiffrement et coût énergétique. Bien que le référentiel d’optimisation fournisse des solutions de haute qualité, sa charge de calcul augmente avec la taille du réseau et la mobilité, ce qui limite son déploiement en temps réel.

Afin de permettre un fonctionnement quasi en temps réel, cette thèse propose également une solution assistée par apprentissage fondée sur l’apprentissage profond par renforcement multi-agents (MADRL) selon le paradigme d’entraînement centralisé et d’exécution décentralisée (CTDE). La formulation MADRL cible les dimensions de contrôle les plus coûteuses en calcul et apprend des politiques d’allocation des ressources qui approchent les performances de l’optimisation avec un faible temps de calcul en ligne. Des simulations dans des conditions tactiques dynamiques montrent que les solutions proposées, basées sur l’optimisation et sur le MADRL, améliorent la protection LPI tout en maintenant la QoS plus efficacement que des références représentatives à une seule couche, tandis que l’approche MADRL permet une prise de décision rapide adaptée au fonctionnement des TVAN à forte mobilité.

Type de document:	Mémoire ou thèse (Mémoire de maîtrise électronique)
Renseignements supplémentaires:	"Thesis presented to École de technologie supérieure in partial fulfillment of a master's degree with thesis in telecommunication networks". Comprend des références bibliographiques (pages 73-81).
Mots-clés libres:	réseaux véhiculaires tactiques ad hoc, faible probabilité d’interception, DS-CDMA, brouillage coopératif, chiffrement basé sur l’AES, optimisation inter-couches, programmation différence de convexes, apprentissage profond par renforcement multi-agents
Directeur de mémoire/thèse:	Directeur(-trice) Nguyen, Kim Khoa
Programme:	Maîtrise en ingénierie > Génie
Date de dépôt:	21 mai 2026 15:02
Dernière modification:	21 mai 2026 15:02
URI:	https://espace.etsmtl.ca/id/eprint/3915

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