論文の概要: Authentication by Location Tracking in Underwater Acoustic Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.03511v1
• Date: Fri, 4 Oct 2024 15:26:01 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-11-02 21:50:00.685405
• Title: Authentication by Location Tracking in Underwater Acoustic Networks
• Title（参考訳）: 水中音響ネットワークにおける位置追跡による認証
• Authors: Gianmaria Ventura, Francesco Ardizzon, Stefano Tomasin,
• Abstract要約: 本稿では,2段階のコンテキストベース認証機構を提案する。 水中装置の位置を推定し,それに基づいて将来の位置を推定する。 予測位置と推定位置の2乗誤差に対して認証チェックを行う。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.097864238032973
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Physical layer message authentication in underwater acoustic networks (UWANs) leverages the characteristics of the underwater acoustic channel (UWAC) as a fingerprint of the transmitting device. However, as the device moves its UWAC changes, and the authentication mechanism must track such variations. In this paper, we propose a context-based authentication mechanism operating in two steps: first, we estimate the position of the underwater device, then we predict its future position based on the previously estimated ones. To check the authenticity of the transmission, we compare the estimated and the predicted position. The location is estimated using a convolutional neural network taking as input the sample covariance matrix of the estimated UWACs. The prediction uses either a Kalman filter or a recurrent neural network (RNN). The authentication check is performed on the squared error between the predicted and estimated positions. The solution based on the Kalman filter outperforms that built on the RNN when the device moves according to a correlated Gauss-Markov mobility model, which reproduces a typical underwater motion.
• Abstract（参考訳）: 水中音響ネットワーク(UWAN)における物理層メッセージ認証は,送信装置の指紋として水中音響チャネル(UWAC)の特性を利用する。 しかし、デバイスがUWACを変更すると、認証機構はそのようなバリエーションを追跡する必要がある。 本稿では,まず,水中デバイスの位置を推定し,それに基づいて将来の位置を推定する,という2つのステップで動作するコンテキストベース認証機構を提案する。 送信の真正性を確認するため,推定位置と予測位置を比較した。 推定されたUWACのサンプル共分散行列を入力として、畳み込みニューラルネットワークを用いて位置を推定する。 この予測は、カルマンフィルタまたはリカレントニューラルネットワーク(RNN)を使用する。 予測位置と推定位置の2乗誤差に対して認証チェックを行う。 カルマンフィルタに基づく解は、典型的な水中動作を再現する相関したガウス-マルコフ運動モデルに従って、RNN上に構築された解よりも優れる。

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