論文の概要: Comprehensive RF Dataset Collection and Release: A Deep Learning-Based Device Fingerprinting Use Case

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2201.02213v1
• Date: Thu, 6 Jan 2022 19:07:57 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-01-10 23:08:45.766783
• Title: Comprehensive RF Dataset Collection and Release: A Deep Learning-Based Device Fingerprinting Use Case
• Title（参考訳）: 包括的RFデータセット収集とリリース:深層学習型デバイスフィンガープリントのユースケース
• Authors: Abdurrahman Elmaghbub, Bechir Hamdaoui
• Abstract要約: 我々は、USRP B210受信機を用いて25種類のLoRa対応IoT伝送デバイスから収集した大規模なRFフィンガープリントデータセットを提示、リリースする。 我々のデータセットは、多数のSigMF準拠バイナリファイルからなり、I/Q時間領域のサンプルと対応するFFTベースのLoRa送信ファイルで構成されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.698553177585973
• License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
• Abstract: Deep learning-based RF fingerprinting has recently been recognized as a potential solution for enabling newly emerging wireless network applications, such as spectrum access policy enforcement, automated network device authentication, and unauthorized network access monitoring and control. Real, comprehensive RF datasets are now needed more than ever to enable the study, assessment, and validation of newly developed RF fingerprinting approaches. In this paper, we present and release a large-scale RF fingerprinting dataset, collected from 25 different LoRa-enabled IoT transmitting devices using USRP B210 receivers. Our dataset consists of a large number of SigMF-compliant binary files representing the I/Q time-domain samples and their corresponding FFT-based files of LoRa transmissions. This dataset provides a comprehensive set of essential experimental scenarios, considering both indoor and outdoor environments and various network deployments and configurations, such as the distance between the transmitters and the receiver, the configuration of the considered LoRa modulation, the physical location of the conducted experiment, and the receiver hardware used for training and testing the neural network models.
• Abstract（参考訳）: ディープラーニングベースのRFフィンガープリントは、スペクトルアクセスポリシーの執行、自動ネットワークデバイス認証、不正なネットワークアクセス監視と制御など、新しい無線ネットワークアプリケーションを可能にする潜在的ソリューションとして最近認識されている。 新たに開発されたRFフィンガープリント手法の研究、評価、検証を可能にするために、実際の包括的なRFデータセットはこれまでになく必要となっている。 本稿では,USRP B210受信機を用いて,25種類のLoRa対応IoT伝送デバイスから収集した大規模RFフィンガープリントデータセットについて述べる。 我々のデータセットは、多数のSigMF準拠バイナリファイルからなり、I/Q時間領域のサンプルと対応するFFTベースのLoRa送信ファイルで構成されている。 このデータセットは、屋内と屋外の両方の環境と、送信機と受信機の間の距離、考慮されたLoRa変調の設定、実施された実験の物理的位置、ニューラルネットワークモデルのトレーニングとテストに使用される受信機ハードウェアなど、様々なネットワーク配置と構成を考慮して、包括的な実験シナリオを提供する。

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