論文の概要: Collusion-Driven Impersonation Attack on Channel-Resistant RF Fingerprinting

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.22154v1
• Date: Fri, 26 Sep 2025 10:13:34 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-29 20:57:54.362433
• Title: Collusion-Driven Impersonation Attack on Channel-Resistant RF Fingerprinting
• Title（参考訳）: チャネル抵抗RFフィンガープリントにおけるコルーシオン駆動型偽造攻撃
• Authors: Zhou Xu, Guyue Li, Zhe Peng, Aiqun Hu,
• Abstract要約: 本稿では, 偽りのRFレベルの模倣を実現する, 共謀駆動型偽装攻撃を提案する。 提案手法は,異なるチャネル条件下で95%以上の成功率を維持する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.295614131186142
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Radio frequency fingerprint (RFF) is a promising device identification technology, with recent research shifting from robustness to security due to growing concerns over vulnerabilities. To date, while the security of RFF against basic spoofing such as MAC address tampering has been validated, its resilience to advanced mimicry remains unknown. To address this gap, we propose a collusion-driven impersonation attack that achieves RF-level mimicry, successfully breaking RFF identification systems across diverse environments. Specifically, the attacker synchronizes with a colluding receiver to match the centralized logarithmic power spectrum (CLPS) of the legitimate transmitter; once the colluder deems the CLPS identical, the victim receiver will also accept the forged fingerprint, completing RF-level spoofing. Given that the distribution of CLPS features is relatively concentrated and has a clear underlying structure, we design a spoofed signal generation network that integrates a variational autoencoder (VAE) with a multi-objective loss function to enhance the similarity and deceptive capability of the generated samples. We carry out extensive simulations, validating cross-channel attacks in environments that incorporate standard channel variations including additive white Gaussian noise (AWGN), multipath fading, and Doppler shift. The results indicate that the proposed attack scheme essentially maintains a success rate of over 95% under different channel conditions, revealing the effectiveness of this attack.
• Abstract（参考訳）: RFF(Radio frequency fingerprint)は有望なデバイス識別技術であり、脆弱性に対する懸念が高まっているため、最近の研究は堅牢性からセキュリティへとシフトしている。 MACアドレス改ざんなどの基本的なスプーフィングに対するRFFの安全性が検証されているが、その高度な模倣に対するレジリエンスはいまだに不明である。 このギャップに対処するために,RFレベルの擬似化を実現し,様々な環境にまたがるRFF識別システムを突破するコラシオン駆動型偽造攻撃を提案する。 具体的には、攻撃者は、正統送信機の集中対数パワースペクトル(CLPS)に一致させるために、衝突受信機と同期する。 CLPS特徴の分布が比較的集中しており,その基盤構造が明確であることを考えると,多目的損失関数と可変オートエンコーダ(VAE)を統合したスプーフ信号生成ネットワークを設計して,生成したサンプルの類似性と誤認性を高める。 我々は、付加的な白色ガウスノイズ(AWGN)、マルチパスフェージング、ドップラーシフトを含む標準チャネル変動を含む環境において、広範囲なシミュレーションを行い、クロスチャネル攻撃を検証する。 その結果、提案手法は、異なるチャネル条件下で95%以上の成功率を維持し、この攻撃の有効性を明らかにした。

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