論文の概要: IriSig-Spoof: A Real-World Benchmark for Time-Robust Satellite RF Fingerprinting and Spoofing Detection
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2608.18642v1
- Date: Wed, 19 Aug 2026 07:43:32 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-08-20 20:13:55.323483
- Title: IriSig-Spoof: A Real-World Benchmark for Time-Robust Satellite RF Fingerprinting and Spoofing Detection
- Title（参考訳）: IriSig-Spoof: タイムロバスト衛星RFフィンガープリントとスポフィング検出のための実世界のベンチマーク
- Abstract要約: RFF(Radio frequency fingerprinting)は、衛星の偽造や信号の偽造に対する潜在的な防御を提供する。
統合データセットとベンチマークは、時間的、オープンセット、クロスシナリオ評価をサポートしない。
イリシグ・スプーフ(IriSig-Spoof)は、66の衛星から32日間に5.17万のメッセージを収集した現実世界のイリジウムのデータセットである。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.16082240921973
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Low Earth orbit (LEO) satellite Internet is becoming critical communications infrastructure, yet its open wireless links remain vulnerable to satellite impersonation and signal spoofing. Radio frequency fingerprinting (RFF) offers a potential defense by exploiting transmitter-specific hardware imperfections manifested in received signals. However, the reliability of existing satellite RFF methods remains difficult to assess because no unified dataset and benchmark support temporal, open-set, and cross-scenario evaluation. To address this gap, we introduce IriSig-Spoof, a real-world Iridium dataset comprising 5.17 million messages collected from 66 satellites over 32 days, together with software-defined radio (SDR)-generated spoofing signals from indoor and outdoor settings. We further establish three benchmark tasks: temporal robustness evaluation, open-set RFF identification with unknown-signal rejection, and cross-scenario spoofing detection. Experiments using a multi-scale attention convolutional neural network (MACNN) show that temporal robustness varies across configurations, with the best configuration achieving 97.75% average cross-day accuracy. In open-set evaluation, MACNN achieves an area under the receiver operating characteristic curve (AUROC) of 0.9715, while showing that effective unknown-signal rejection does not necessarily ensure reliable identity assignment. Cross-scenario experiments reveal differences at low false-positive rates. IriSig-Spoof provides a reproducible basis for evaluating robust RFF methods under temporal variation and changing attack conditions.
- Abstract（参考訳）: 低軌道(LEO)衛星インターネットは重要な通信基盤になりつつあるが、そのオープン無線リンクは衛星の偽装や信号の盗聴に弱いままである。
RFF(Radio frequency fingerprinting)は、受信信号に現れる送信機固有のハードウェア不完全性を活用することで、潜在的な防御を提供する。
しかしながら、既存の衛星RFF手法の信頼性は、時間的、オープンセット、クロスシナリオ評価をサポートする統合データセットやベンチマークが存在しないため、評価が難しいままである。
このギャップに対処するために、IriSig-Spoofという現実世界のIridiumデータセットを紹介します。
さらに、時間的ロバスト性評価、未知信号の拒絶によるオープンセットRFF識別、スプーフィング検出の3つのベンチマークタスクを確立する。
MACNN(Multi-scale attention convolutional Neural Network)を用いた実験では、時間的ロバスト性は構成によって異なり、最高の構成は平均97.75%の精度で達成されている。
オープンセット評価では、MACNNは受信機動作特性曲線(AUROC)の0.9715未満の領域を達成し、有効な未知信号の拒絶は必ずしも確実なアイデンティティ割り当てを保証していないことを示す。
シナリオ間の実験では、低い偽陽性率で差が見られる。
IriSig-Spoofは、時間的変動と攻撃条件の変化の下で堅牢なRFF法を評価するための再現可能な基盤を提供する。
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