論文の概要: Erasing Radio Frequency Fingerprinting via Active Adversarial Perturbation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.07349v1
• Date: Tue, 11 Jun 2024 15:16:05 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-12 15:24:54.388149
• Title: Erasing Radio Frequency Fingerprinting via Active Adversarial Perturbation
• Title（参考訳）: 能動対向摂動による高周波フィンガープリントの消去
• Authors: Zhaoyi Lu, Wenchao Xu, Ming Tu, Xin Xie, Cunqing Hua, Nan Cheng,
• Abstract要約: 本稿では、パイロット信号データから機械学習モデルを訓練して識別する、一般的なRFフィンガープリントシナリオについて考察する。 新たな対向攻撃ソリューションは適切な摂動を生成するように設計されており、パイロット信号はハードウェアの特徴を隠蔽し、モデルを誤分類することができる。 大規模な実験結果から,RF指紋を効果的に消去し,ユーザのプライバシーを保護できることが示されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.88283575742985
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Radio Frequency (RF) fingerprinting is to identify a wireless device from its uniqueness of the analog circuitry or hardware imperfections. However, unlike the MAC address which can be modified, such hardware feature is inevitable for the signal emitted to air, which can possibly reveal device whereabouts, e.g., a sniffer can use a pre-trained model to identify a nearby device when receiving its signal. Such fingerprint may expose critical private information, e.g., the associated upper-layer applications or the end-user. In this paper, we propose to erase such RF feature for wireless devices, which can prevent fingerprinting by actively perturbation from the signal perspective. Specifically, we consider a common RF fingerprinting scenario, where machine learning models are trained from pilot signal data for identification. A novel adversarial attack solution is designed to generate proper perturbations, whereby the perturbed pilot signal can hide the hardware feature and misclassify the model. We theoretically show that the perturbation would not affect the communication function within a tolerable perturbation threshold. We also implement the pilot signal fingerprinting and the proposed perturbation process in a practical LTE system. Extensive experiment results demonstrate that the RF fingerprints can be effectively erased to protect the user privacy.
• Abstract（参考訳）: RFフィンガープリント(Radio Frequency fingerprinting)とは、アナログ回路の独自性やハードウェアの不完全性から無線デバイスを識別することである。 しかし、修正可能なMACアドレスとは異なり、そのようなハードウェア機能は、空気に放出される信号には必然的であり、例えば、スニファーは、事前訓練されたモデルを使用して、その信号を受信する際に近くのデバイスを特定することができる。 このような指紋は、例えば、関連する上層アプリケーションやエンドユーザなどの重要なプライベート情報を公開することができる。 本稿では,無線機器のRF特性を消し去ることを提案する。 具体的には、識別のためのパイロット信号データから機械学習モデルを訓練する、一般的なRFフィンガープリントのシナリオについて考察する。 新しい対向攻撃ソリューションは適切な摂動を生成するように設計されており、摂動したパイロット信号がハードウェアの特徴を隠蔽し、モデルを誤分類することができる。 理論的には、摂動が許容摂動閾値内の通信機能に影響を与えないことが示される。 また、実際のLTEシステムにおいて、パイロット信号のフィンガープリントと、提案した摂動処理を実装した。 大規模な実験結果から,RF指紋を効果的に消去し,ユーザのプライバシーを保護できることが示されている。

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