論文の概要: An Adversarial-Driven Experimental Study on Deep Learning for RF Fingerprinting

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.14109v1
• Date: Fri, 18 Jul 2025 17:42:20 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-21 20:43:26.3809
• Title: An Adversarial-Driven Experimental Study on Deep Learning for RF Fingerprinting
• Title（参考訳）: RFフィンガープリントの深層学習に関する逆受駆動実験
• Authors: Xinyu Cao, Bimal Adhikari, Shangqing Zhao, Jingxian Wu, Yanjun Pan,
• Abstract要約: 無線周波数(RF)フィンガープリントは、有望な物理層デバイス識別機構として登場した。 ディープラーニング(DL)手法はこの領域で最先端のパフォーマンスを実証している。 生の受信信号に対するDLモデルの訓練により,RF指紋と環境・信号パターンの特徴を絡み合わせる結果が得られた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.503988096115075
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Radio frequency (RF) fingerprinting, which extracts unique hardware imperfections of radio devices, has emerged as a promising physical-layer device identification mechanism in zero trust architectures and beyond 5G networks. In particular, deep learning (DL) methods have demonstrated state-of-the-art performance in this domain. However, existing approaches have primarily focused on enhancing system robustness against temporal and spatial variations in wireless environments, while the security vulnerabilities of these DL-based approaches have often been overlooked. In this work, we systematically investigate the security risks of DL-based RF fingerprinting systems through an adversarial-driven experimental analysis. We observe a consistent misclassification behavior for DL models under domain shifts, where a device is frequently misclassified as another specific one. Our analysis based on extensive real-world experiments demonstrates that this behavior can be exploited as an effective backdoor to enable external attackers to intrude into the system. Furthermore, we show that training DL models on raw received signals causes the models to entangle RF fingerprints with environmental and signal-pattern features, creating additional attack vectors that cannot be mitigated solely through post-processing security methods such as confidence thresholds.
• Abstract（参考訳）: 無線デバイス固有のハードウェア欠陥を抽出するRFフィンガープリンティングは,ゼロ信頼アーキテクチャと5Gネットワークを超えて,有望な物理層デバイス識別機構として登場した。 特に、ディープラーニング(DL)手法は、この領域で最先端のパフォーマンスを実証している。 しかし、既存のアプローチは主に無線環境における時間的・空間的変動に対するシステムの堅牢性向上に重点を置いている。 本研究では,DLベースのRFフィンガープリントシステムのセキュリティリスクを,逆方向の実験的解析により体系的に検討する。 ドメインシフト下でのDLモデルの一貫した誤分類動作を観察し、デバイスを別の特定のものと誤分類する。 実世界の大規模な実験に基づいて分析した結果,この動作を効果的なバックドアとして活用し,外部攻撃者がシステムに侵入できることを示した。 さらに、生の受信信号上でのDLモデルのトレーニングにより、RF指紋を環境や信号パターンの特徴と絡めて、信頼しきい値などの後処理セキュリティ手法によってのみ緩和できない攻撃ベクトルを生成できることを示す。

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