論文の概要: Radio Frequency Fingerprinting via Deep Learning: Challenges and Opportunities
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.16406v2
- Date: Mon, 15 Apr 2024 16:47:50 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-04-18 01:50:05.260879
- Title: Radio Frequency Fingerprinting via Deep Learning: Challenges and Opportunities
- Title（参考訳）: 深層学習による高周波フィンガープリント : 課題と機会
- Authors: Saeif Al-Hazbi, 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、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。
本稿では,DL ベースの RFF システム構築において直面する重要事項と課題を体系的に同定し,分析する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.800138615859937
- 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, originating from the embedded systems and the DL research domains. This paper systematically identifies and analyzes the essential considerations and challenges encountered in the creation of DL-based RFF systems across their typical development life-cycle, which include (i) data collection and preprocessing, (ii) training, and finally, (iii) deployment. Our investigation provides a comprehensive overview of the current open problems that prevent real deployment of DL-based RFF systems while also discussing promising research opportunities to enhance the overall accuracy, robustness, and privacy of these systems.
- 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。
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、RFFとDL技術の統合と実世界のシナリオでの運用は、組込みシステムとDL研究領域から派生した多くの課題を呈している。
本稿では, DL ベース RFF システム構築における本質的考察と課題を, 開発ライフサイクル全体にわたって系統的に把握し, 分析する。
(i)データ収集及び前処理
(二)訓練、そして最後に
(3)配備。
本研究は、DLベースのRFFシステムの実際の展開を防止するとともに、これらのシステムの全体的な正確性、堅牢性、プライバシを高めるための有望な研究機会についても論じる。
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