論文の概要: Towards Adaptive RF Fingerprint-based Authentication of IIoT devices

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.15888v1
• Date: Mon, 27 Nov 2023 14:55:32 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-28 14:55:13.598050
• Title: Towards Adaptive RF Fingerprint-based Authentication of IIoT devices
• Title（参考訳）: IIoTデバイスの適応RF指紋認証に向けて
• Authors: Emmanuel Lomba and Ricardo Severino and Ana Fern\'andez Vilas
• Abstract要約: RF環境に対する高精度なデバイス認証を実現するため,PHY層において,AI適応型無線周波数フィンガープリント技術の選択とチューニングを利用して,パワフルでフレキシブルなIIoTデバイス認証を実現するための第一歩を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: As IoT technologies mature, they are increasingly finding their way into more sensitive domains, such as Medical and Industrial IoT, in which safety and cyber-security are of great importance. While the number of deployed IoT devices continues to increase exponentially, they still present severe cyber-security vulnerabilities. Effective authentication is paramount to support trustworthy IIoT communications, however, current solutions focus on upper-layer identity verification or key-based cryptography which are often inadequate to the heterogeneous IIoT environment. In this work, we present a first step towards achieving powerful and flexible IIoT device authentication, by leveraging AI adaptive Radio Frequency Fingerprinting technique selection and tuning, at the PHY layer for highly accurate device authentication over challenging RF environments.
• Abstract（参考訳）: IoT技術が成熟するにつれて、安全とサイバーセキュリティが極めて重要であるメディカルやインダストリアルIoTといった、よりセンシティブな分野への道を見出している。 デプロイされたIoTデバイスの数は指数関数的に増え続けているが、それでも深刻なサイバーセキュリティ脆弱性が存在する。 効果的な認証は、信頼できるIIoT通信をサポートする上で最重要であるが、現在のソリューションは、不均一なIIoT環境に不適当な上位層のID認証やキーベースの暗号化に焦点を当てている。 本研究では,AI適応型無線周波数フィンガープリント技術の選択とチューニングをPHY層で活用し,RF環境に挑戦する高精度なデバイス認証を実現することにより,強力で柔軟なIIoTデバイス認証を実現するための第一歩を示す。

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