論文の概要: On the Use of CSI for the Generation of RF Fingerprints and Secret Keys
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2110.15415v1
- Date: Thu, 28 Oct 2021 20:03:17 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-11-02 00:57:54.894361
- Title: On the Use of CSI for the Generation of RF Fingerprints and Secret Keys
- Title（参考訳）: RF指紋と秘密鍵の生成におけるCSIの利用について
- Authors: Muralikrishnan Srinivasan, Sotiris Skaperas and Arsenia Chorti
- Abstract要約: 本稿では,物理層セキュリティ(PLS)のための認証および秘密鍵蒸留にチャネル状態情報を使用するための体系的アプローチを提案する。
一般的な機械学習(ML)手法と信号処理に基づくアプローチを用いて、大規模流行を解消し、小規模流行からユニークさの源として利用し、共有エントロピー秘密鍵生成(SKG)の源として扱う。
シミュレーションの結果,チャネル状態情報(CSI)ベクトルの抽出部は統計的に独立であることがわかった。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.373772263534902
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: This paper presents a systematic approach to use channel state information
for authentication and secret key distillation for physical layer security
(PLS). We use popular machine learning (ML) methods and signal processing-based
approaches to disentangle the large scale fading and be used as a source of
uniqueness, from the small scale fading, to be treated as a source of shared
entropy secret key generation (SKG). The ML-based approaches are completely
unsupervised and hence avoid exhaustive measurement campaigns. We also propose
using the Hilbert Schmidt independence criterion (HSIC); our simulation results
demonstrate that the extracted stochastic part of the channel state information
(CSI) vectors are statistically independent.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,物理層セキュリティ(PLS)のための認証および秘密鍵蒸留にチャネル状態情報を使用する方式を提案する。
一般的な機械学習(ml)手法と信号処理に基づく手法を用いて,大規模フェーディングを分離し,共有エントロピー秘密鍵生成(skg)の源として扱うために,小規模フェーディングからユニークさの源として用いる。
MLベースのアプローチは完全に教師なしであるため、徹底的な測定キャンペーンを避けることができる。
また, ヒルベルト・シュミット独立基準(hsic)を用いることを提案し, チャネル状態情報(csi)ベクトルの抽出された確率的部分は統計的に独立であることを示した。
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