論文の概要: Challenges of Radio Frequency Fingerprinting: From Data Collection to Deployment

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.16406v1
• Date: Wed, 25 Oct 2023 06:45:49 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-26 16:17:52.307380
• Title: Challenges of Radio Frequency Fingerprinting: From Data Collection to Deployment
• Title（参考訳）: 高周波フィンガープリントの課題:データ収集から展開まで
• Authors: Saeif Alhazbi, Ahmed Hussain, Savio Sciancalepore, Gabriele Oligeri, Panos Papadimitratos
• Abstract要約: RFF(Radio Frequency Fingerprinting)技術は、製造時に導入された固有のハードウェア不完全性に基づいて、物理層における無線デバイスを認証することを約束する。 機械学習の最近の進歩は、デバイス固有の指紋を構成する複雑な特徴を抽出し学習するRFFシステムの能力を改善している。 DLテクニックをRFFと統合し、実際のシナリオでシステムを操作することは、多くの課題をもたらす。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.14980929320938
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Radio Frequency Fingerprinting (RFF) techniques promise to authenticate wireless devices at the physical layer based on inherent hardware imperfections introduced during manufacturing. Such RF transmitter imperfections are reflected into over-the-air signals, allowing receivers to accurately identify the RF transmitting source. Recent advances in Machine Learning, particularly in Deep Learning (DL), have improved the ability of RFF systems to extract and learn complex features that make up the device-specific fingerprint. However, integrating DL techniques with RFF and operating the system in real-world scenarios presents numerous challenges. This article identifies and analyzes these challenges while considering the three reference phases of any DL-based RFF system: (i) data collection and preprocessing, (ii) training, and finally, (iii) deployment. Our investigation points out the current open problems that prevent real deployment of RFF while discussing promising future directions, thus paving the way for further research in the area.
• Abstract（参考訳）: RFF(Radio Frequency Fingerprinting)技術は、製造時に導入された固有のハードウェア欠陥に基づいて、物理層における無線デバイスを認証することを約束する。 このようなRF送信装置の不完全性は無線信号に反映され、受信機はRF送信元を正確に識別することができる。 機械学習の最近の進歩、特にディープラーニング(DL)では、デバイス固有の指紋を構成する複雑な特徴を抽出し学習するRFFシステムの能力が改善されている。 しかし、dl技術をrffと統合し、現実のシナリオでシステムを操作することは、多くの課題をもたらす。 本稿では、DLベースのRFFシステムの3つの参照フェーズを考慮して、これらの課題を特定し、分析する。 (i)データ収集及び前処理 (ii)訓練、そして最後に (iii)展開。 今後の今後の方向性を議論しながら,RFFの実際の展開を阻止するオープンな課題が指摘され,さらなる研究の道が開けている。

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