論文の概要: Pre-print: Radio Identity Verification-based IoT Security Using RF-DNA Fingerprints and SVM

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2005.09503v1
• Date: Tue, 19 May 2020 15:02:20 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-01 15:02:50.808126
• Title: Pre-print: Radio Identity Verification-based IoT Security Using RF-DNA Fingerprints and SVM
• Title（参考訳）: RF-DNAフィンガープリントとSVMを用いた無線ID検証ベースのIoTセキュリティ
• Authors: Donald Reising, Joseph Cancelleri, T. Daniel Loveless, Farah Kandah, and Anthony Skjellum
• Abstract要約: IoTデバイスの数は、今後5年間で75億に達すると見積もられている。 現在デプロイされているほとんどのデバイスは、悪意のあるIoTデバイスによる攻撃から自身とネットワークを保護するのに十分なセキュリティを欠いている。 この研究は、RF-DNA(Radio Frequency-Distinct Native Attributes)指紋とSVM(Support Vector Machines)を使用して、この重要なセキュリティニーズに対処可能なPHY層IoT認証アプローチを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.293050392312921
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: It is estimated that the number of IoT devices will reach 75 billion in the next five years. Most of those currently, and to be deployed, lack sufficient security to protect themselves and their networks from attack by malicious IoT devices that masquerade as authorized devices to circumvent digital authentication approaches. This work presents a PHY layer IoT authentication approach capable of addressing this critical security need through the use of feature reduced Radio Frequency-Distinct Native Attributes (RF-DNA) fingerprints and Support Vector Machines (SVM). This work successfully demonstrates 100%: (i) authorized ID verification across three trials of six randomly chosen radios at signal-to-noise ratios greater than or equal to 6 dB, and (ii) rejection of all rogue radio ID spoofing attacks at signal-to-noise ratios greater than or equal to 3 dB using RF-DNA fingerprints whose features are selected using the Relief-F algorithm.
• Abstract（参考訳）: IoTデバイスの数は、今後5年間で75億に達すると見積もられている。 現在、デプロイされているほとんどのデバイスは、デジタル認証アプローチを回避するために認証されたデバイスとして仮装する悪意のあるiotデバイスによる攻撃から自己とネットワークを保護するための十分なセキュリティを欠いている。 本稿では,rf-dna(radio frequency-distinct native attribute)指紋とサポートベクターマシン(svm)を用いた,この重要なセキュリティニーズに対応するためのphy layer iot認証手法を提案する。 この研究は100%成功しています (i)信号対雑音比が6dB以上で、ランダムに選択された6つの無線の3つの試験における認証ID検証 (II)Relief-Fアルゴリズムを用いて特徴を抽出したRF-DNA指紋を用いて、信号対雑音比が3dB以上である全てのローグ無線IDスプーフィング攻撃を拒絶する。

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