論文の概要: A Comprehensive Survey on Radio Frequency (RF) Fingerprinting:
Traditional Approaches, Deep Learning, and Open Challenges
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2201.00680v1
- Date: Mon, 3 Jan 2022 14:42:53 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-01-04 13:33:22.519492
- Title: A Comprehensive Survey on Radio Frequency (RF) Fingerprinting:
Traditional Approaches, Deep Learning, and Open Challenges
- Title（参考訳）: 無線周波数(RF)フィンガープリントに関する包括的調査:従来のアプローチ,深層学習,オープンチャレンジ
- Authors: Anu Jagannath, Jithin Jagannath, Prem Sagar Pattanshetty Vasanth Kumar
- Abstract要約: 破壊的なアプリケーションをサポートするために、IoT(Internet of Things)の大規模なロールアウトが想定されている。
大量のワイヤレスデバイスが、前例のない脅威面を露出する。
RFフィンガープリントは暗号やゼロトラストのセキュリティ対策と組み合わせることができる候補技術として推奨されている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.5469452301122175
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: Fifth generation (5G) networks and beyond envisions massive Internet of
Things (IoT) rollout to support disruptive applications such as extended
reality (XR), augmented/virtual reality (AR/VR), industrial automation,
autonomous driving, and smart everything which brings together massive and
diverse IoT devices occupying the radio frequency (RF) spectrum. Along with
spectrum crunch and throughput challenges, such a massive scale of wireless
devices exposes unprecedented threat surfaces. RF fingerprinting is heralded as
a candidate technology that can be combined with cryptographic and zero-trust
security measures to ensure data privacy, confidentiality, and integrity in
wireless networks. Motivated by the relevance of this subject in the future
communication networks, in this work, we present a comprehensive survey of RF
fingerprinting approaches ranging from a traditional view to the most recent
deep learning (DL) based algorithms. Existing surveys have mostly focused on a
constrained presentation of the wireless fingerprinting approaches, however,
many aspects remain untold. In this work, however, we mitigate this by
addressing every aspect - background on signal intelligence (SIGINT),
applications, relevant DL algorithms, systematic literature review of RF
fingerprinting techniques spanning the past two decades, discussion on
datasets, and potential research avenues - necessary to elucidate this topic to
the reader in an encyclopedic manner.
- Abstract（参考訳）: 第5世代(5G)ネットワークは、拡張現実(XR)、拡張現実(AR/VR)、産業自動化、自動運転、スマートなすべてといった破壊的なアプリケーションをサポートするために、大規模なIoT(Internet of Things)のロールアウトを想定している。
スペクトルクランチとスループットの課題に加えて、このような大規模なワイヤレスデバイスは前例のない脅威面を露呈する。
rfフィンガープリントは、無線ネットワークにおけるデータのプライバシ、機密性、整合性を確保するための暗号化およびゼロトラストセキュリティ対策と組み合わせられる候補技術として評価されている。
本研究は,今後の通信ネットワークにおけるこの課題の関連性から,従来の視点から最新のディープラーニング(DL)ベースのアルゴリズムまで,RFフィンガープリントのアプローチを包括的に調査する。
既存の調査は、主にワイヤレス指紋認証のアプローチに関する制約のあるプレゼンテーションに焦点を当てているが、多くの側面は未解決のままである。
本稿では,信号情報(sigint,sigint)の背景,関連するdlアルゴリズム,過去20年間にわたるrfフィンガープリンティング手法の体系的レビュー,データセットに関する議論,および,この話題を百科事典的な方法で読者に示すために必要な潜在的研究の道筋など,あらゆる側面に対処することで,この問題を緩和する。
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