論文の概要: Physical-Layer Authentication Using Channel State Information and Machine Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2006.03695v2
• Date: Mon, 31 Aug 2020 16:36:00 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-25 04:36:35.306470
• Title: Physical-Layer Authentication Using Channel State Information and Machine Learning
• Title（参考訳）: チャネル状態情報と機械学習を用いた物理層認証
• Authors: Ken St. Germain, Frank Kragh
• Abstract要約: 相互接続された無線環境における強力な認証は、依然として重要な目標でありながら、時には先入観的な目標である。 チャネル機能を用いた物理層認証の研究は、様々なデバイスのネットワークセキュリティを改善する技術として有望である。 本稿では,機械学習とマルチインプットマルチアウトプット通信チャネル情報を用いて,特定のデバイスを認証するか否かを判断する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Strong authentication in an interconnected wireless environment continues to be an important, but sometimes elusive goal. Research in physical-layer authentication using channel features holds promise as a technique to improve network security for a variety of devices. We propose the use of machine learning and measured multiple-input multiple-output communications channel information to make a decision on whether or not to authenticate a particular device. This work analyzes the use of received channel state information from the wireless environment and demonstrates the employment of a generative adversarial neural network (GAN) trained with received channel data to authenticate a transmitting device. We compared a variety of machine learning techniques and found that the local outlier factor (LOF) algorithm reached 100% accuracy at lower signal to noise ratios (SNR) than other algorithms. However, before LOF reached 100%, we also show that the GAN was more accurate at lower SNR levels.
• Abstract（参考訳）: 相互接続されたワイヤレス環境における強力な認証は、依然として重要なものであるが、時として難解な目標である。 チャネル機能を用いた物理層認証の研究は、様々なデバイスのネットワークセキュリティを改善する技術として有望である。 本稿では,機械学習と多入力多重出力通信チャネル情報を用いて,特定のデバイスを認証するか否かを判断する手法を提案する。 本研究は、無線環境からの受信チャネル状態情報の使用を分析し、受信チャネルデータで訓練された生成敵ニューラルネットワーク(gan)の雇用を実証し、送信装置の認証を行う。 我々は,様々な機械学習手法を比較し,局所外乱係数(LOF)アルゴリズムが,他のアルゴリズムよりも低信号対雑音比(SNR)で100%精度に達したことを確認した。 しかし, LOF が100%に達する前に, GAN はより低い SNR レベルにおいてより正確であることを示す。

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