論文の概要: On the Impact of the Hardware Warm-Up Time on Deep Learning-Based RF Fingerprinting

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.00156v2
• Date: Sat, 21 Dec 2024 19:16:00 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-24 15:50:35.367892
• Title: On the Impact of the Hardware Warm-Up Time on Deep Learning-Based RF Fingerprinting
• Title（参考訳）: 深層学習型RFフィンガープリントにおけるハードウェアウォームアップ時間の影響について
• Authors: Abdurrahman Elmaghbub, Bechir Hamdaoui,
• Abstract要約: デバイスハードウェアの安定化とウォームアップ時間が達成可能な指紋認証性能に与える影響について検討した。 以上の結果から,ディープラーニングモデルがハードウェアの安定化後に取得したデータサンプルを用いてトレーニングされる場合,デバイス上での動作直後に取得したデータをテストした場合,デバイス分類精度は37%以下であることがわかった。 安定化期間後にトレーニングデータとテストデータの両方をキャプチャすると、達成可能な平均精度は99%を超える。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.8344795632171325
• License:
• Abstract: Deep learning-based RF fingerprinting offers great potential for improving the security robustness of various emerging wireless networks. Although much progress has been done in enhancing fingerprinting methods, the impact of device hardware stabilization and warm-up time on the achievable fingerprinting performances has not received adequate attention. As such, this paper focuses on addressing this gap by investigating and shedding light on what could go wrong if the hardware stabilization aspects are overlooked. Specifically, our experimental results show that when the deep learning models are trained with data samples captured after the hardware stabilizes but tested with data captured right after powering on the devices, the device classification accuracy drops below 37%. However, when both the training and testing data are captured after the stabilization period, the achievable average accuracy exceeds 99%, when the model is trained and tested on the same day, and achieves 88% and 96% when the model is trained on one day but tested on another day, for the wireless and wired scenarios, respectively. Additionally, in this work, we leverage simulation and testbed experimentation to explain the cause behind the I/Q signal behavior observed during the device hardware warm-up time that led to the RF fingerprinting performance degradation. Furthermore, we release a large WiFi dataset, containing both unstable (collected during the warm-up period) and stable (collected after the warm-up period) captures across multiple days. Our work contributes datasets, explanations, and guidelines to enhance the robustness of RF fingerprinting in securing emerging wireless networks.
• Abstract（参考訳）: 深層学習に基づくRFフィンガープリントは、様々な新興無線ネットワークのセキュリティの堅牢性を改善する大きな可能性を秘めている。 指紋認証法の改善には多くの進展があったが、デバイスハードウェアの安定化とウォームアップ時間が達成可能な指紋認証性能に与える影響は十分に注目されていない。 そこで本論文では,ハードウェアの安定化面を見落としている場合の問題点を調査・隠蔽することで,このギャップに対処することに焦点を当てる。 具体的には、ハードウェアの安定化後に得られたデータサンプルでディープラーニングモデルをトレーニングした場合、デバイスに電源をかけた直後に取得したデータでテストした場合、デバイス分類精度は37%以下である。 しかし、安定期間後にトレーニングデータとテストデータの両方が取得された場合、達成可能な平均精度は、同一日にトレーニングおよびテストを行う場合の99%を超え、それぞれ無線および有線シナリオにおいて、ある日にトレーニングを受けた場合の88%と96%を達成する。 さらに,本研究では,RFフィンガープリント性能の低下につながるデバイスハードウェアウォームアップ時間におけるI/Q信号の動作の原因を説明するために,シミュレーションとテストベッド実験を利用する。 さらに、不安定(ウォームアップ期間に収集)と安定(ウォームアップ期間後に収集)の両方を含む大規模なWiFiデータセットを複数日にわたってリリースする。 本研究は,新しい無線ネットワークの確保において,RFフィンガープリントの堅牢性を高めるために,データセット,説明,ガイドラインに貢献する。

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