論文の概要: Preventing Radio Fingerprinting through Friendly Jamming

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.08311v1
• Date: Thu, 11 Jul 2024 09:01:46 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-12 18:09:27.593209
• Title: Preventing Radio Fingerprinting through Friendly Jamming
• Title（参考訳）: フレンドリージャミングによるラジオフィンガープリントの防止
• Authors: Muhammad Irfan, Savio Sciancalepore, Gabriele Oligeri,
• Abstract要約: 無線周波数指紋認証により、受動受信機は暗号ツールを必要とせずに送信機を認識し認証することができる。 悪意ある人物によるフィールド内の無線機器の不正な追跡を容易にする無線周波数指紋認証の敵対的利用について検討する。 通信路上の機器の匿名性を改善するために,ジャマーを用いて指紋の送信信号を消毒する方法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.074726108522963
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Radio Frequency fingerprinting enables a passive receiver to recognize and authenticate a transmitter without the need for cryptographic tools. Authentication is achieved by isolating specific features of the transmitted signal that are unique to the transmitter's hardware. Much research has focused on improving the effectiveness and efficiency of radio frequency fingerprinting to maximize its performance in various scenarios and conditions, while little research examined how to protect devices from being subject to radio fingerprinting in the wild. In this paper, we explore a novel point of view. We examine the hostile usage of radio frequency fingerprinting, which facilitates the unauthorized tracking of wireless devices in the field by malicious entities. We also suggest a method to sanitize the transmitted signal of its fingerprint using a jammer, deployed on purpose to improve devices' anonymity on the channel while still guaranteeing the link's quality of service. Our experimental results and subsequent analysis demonstrate that a friendly jammer can effectively block a malicious eavesdropper from recognizing and tracking a device without affecting the quality of the wireless link, thereby restoring the privacy of the user when accessing the radio spectrum.
• Abstract（参考訳）: 無線周波数指紋認証は、受信機が暗号ツールを必要とせずに送信機を認識し認証することを可能にする。 認証は送信機のハードウェアに固有の送信信号の特定の特徴を分離することで達成される。 多くの研究は、様々なシナリオや状況においてその性能を最大化するために、無線指紋の有効性と効率を改善することに重点を置いている。 本稿では,新しい視点を探求する。 悪意ある人物によるフィールド内の無線機器の不正な追跡を容易にする無線周波数指紋認証の敵対的利用について検討する。 また,通信路の通信品質を保証しつつ,通信路上の機器の匿名性を改善する目的で配置されたジャマーを用いて,指紋の送信信号を消毒する方法を提案する。 実験結果とその後の分析により、無線リンクの品質に影響を与えることなく、悪意のある盗聴者の認識と追跡を効果的にブロックできることが示され、無線スペクトルにアクセスする際のユーザのプライバシが復元される。

関連論文リスト

• HidePrint: Hiding the Radio Fingerprint via Random Noise [3.9901365062418312]
  HidePrintは、送信された信号に制御されたノイズを注入することで、送信者の指紋を不正な盗聴者に対して隠す。 我々は,送信者が無線指紋を意図した受信者のサブセットのみに開示できる新しい技術である,選択的無線指紋開示を導入する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-10T10:45:35Z)
• Collaborative Inference over Wireless Channels with Feature Differential Privacy [57.68286389879283]
  複数の無線エッジデバイス間の協調推論は、人工知能(AI)アプリケーションを大幅に強化する可能性がある。 抽出された特徴を抽出することは、プロセス中に機密性の高い個人情報が暴露されるため、重大なプライバシーリスクをもたらす。 本稿では,ネットワーク内の各エッジデバイスが抽出された機能のプライバシを保護し,それらを中央サーバに送信して推論を行う,新たなプライバシ保存協調推論機構を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-25T18:11:02Z)
• Erasing Radio Frequency Fingerprints via Active Adversarial Perturbation [19.88283575742985]
  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。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-11T15:16:05Z)
• Sticky Fingers: Resilience of Satellite Fingerprinting against Jamming Attacks [13.857226688708353]
  干渉・妨害攻撃における無線指紋認証の有効性を評価する。 我々は、メッセージの内容そのものを妨害するのと同じように、指紋を妨害するために、同様の量のジャミングパワーが必要であると結論づける。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-07T17:28:09Z)
• Privacy-Preserving Face Recognition with Learnable Privacy Budgets in Frequency Domain [77.8858706250075]
  本稿では,周波数領域における差分プライバシーを用いたプライバシ保護顔認証手法を提案する。 本手法はいくつかの古典的顔認証テストセットで非常によく機能する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-07-15T07:15:36Z)
• GraSens: A Gabor Residual Anti-aliasing Sensing Framework for Action Recognition using WiFi [52.530330427538885]
  WiFiベースのヒューマンアクション認識(HAR)は、スマートリビングやリモート監視といったアプリケーションにおいて、有望なソリューションと見なされている。 本稿では,無線機器からのWiFi信号を用いた動作を,多様なシナリオで直接認識する,エンド・ツー・エンドのGabor残差検知ネットワーク(GraSens)を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-05-24T10:20:16Z)
• Audio-Visual Person-of-Interest DeepFake Detection [77.04789677645682]
  本研究の目的は、現実世界で遭遇する様々な操作方法やシナリオに対処できるディープフェイク検出器を提案することである。 我々は、対照的な学習パラダイムを活用して、各アイデンティティに対して最も識別しやすい、移動面と音声セグメントの埋め込みを学習する。 本手法は,シングルモダリティ(オーディオのみ,ビデオのみ)とマルチモダリティ(オーディオビデオ)の両方を検出でき,低品質・低画質ビデオに対して堅牢である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-04-06T20:51:40Z)
• Radio-Assisted Human Detection [61.738482870059805]
  本稿では,無線情報を最先端検出手法に組み込んだ無線支援人体検知フレームワークを提案する。 我々は、人検出を支援するために、無線信号から無線の局部化と識別情報を抽出する。 シミュレーション可能なMicrosoft COCOデータセットとCaltechの歩行者データセットの実験では、平均平均精度(mAP)とミスレートが、無線情報を用いて改善できることが示されている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-12-16T09:53:41Z)
• Stay Connected, Leave no Trace: Enhancing Security and Privacy in WiFi via Obfuscating Radiometric Fingerprints [8.89054576694426]
  WiFiチップセットの固有のハードウェア欠陥は、送信された信号に現れ、ユニークなラジオメトリック指紋をもたらす。 近年の研究では、市販品で容易に実装可能な実用的な指紋認証ソリューションが提案されている。 解析的および実験的に、これらのソリューションは偽造攻撃に対して非常に脆弱であることを示す。 本稿では, RF-Veilを提案する。RF-Veilは, 偽造攻撃に対して堅牢なだけでなく, ユーザのプライバシーも保護する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-11-25T11:10:59Z)
• Vision Meets Wireless Positioning: Effective Person Re-identification with Recurrent Context Propagation [120.18969251405485]
  既存の人物再識別方法は、歩行者を捕獲する視覚センサーに依存している。 携帯電話は、無線測位信号の形で、WiFiや携帯電話ネットワークによって感知することができる。 本稿では,視覚データと無線位置決めデータの間で情報伝達を可能にする新しいコンテキスト伝搬モジュールを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-08-10T14:19:15Z)
• Device Authentication Codes based on RF Fingerprinting using Deep Learning [2.980018103007841]
  Device Authentication Code (DAC) は、その無線周波数(RF)シグネチャを利用して、IoTデバイスを無線インターフェースで認証する新しい方法である。 DACは,任意の無線機器に特有の有能な特徴を抽出することにより,デバイス偽造を防止することができることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-04-19T01:50:29Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。