I detta dokument föreslås en djupinlärning (DL)-baserad fysisk (PHY) lager autentisering ram för att öka säkerheten för industriella trådlösa sensornätverk (IWSN). Tre algoritmer, det djupa neurala nätverket (DNN)-baserade sensor noder autentiseringsmetod, den konvolutionella neurala nätverket (CNN)-baserade sensor noder autentiseringsmetod, och konvolution preprocessing neurala nätverk (CPNN)-baserade sensor noder autentisering metod, har antagits för att genomföra PHY-lager autentisering i IWSNs. Bland dem, den förbättrade CPN-baserade algoritmen kräver få datorresurser och har extremt låg latens, vilket möjliggör en lätt multi-node PHY-lager autentisering. Adaptive moment uppskattning (Adam) accelererad lutning algoritm och minibatch skicklighet används för att påskynda utbildningen av neurala nätverk. Simuleringar utförs för att utvärdera prestanda för varje algoritm och en kort analys av tillämpningsscenarierna för varje algoritm diskuteras. Dessutom har experimenten utförts med universell programvara radio kringutrustning (USRP) för att utvärdera autentisering prestanda för de föreslagna algoritmer. På grund av de utbildningar som utförs på kanten sidor, den föreslagna metoden kan genomföra en lätt autentisering för sensornoder under kant computing (EC) systemet i IWSNs.
För att upptäcka spoofers presenterar REF flera adaptiva momentuppskattningsalgoritmer baserade på djupa neurala nätverk för lätthetsautentisering, som kan påskynda utbildningen av autentiseringsmodellen och garantera extremt låg latens.
Deep-Learning-Based Physical Layer Authentication for Industrial Wireless Sensor Networks
{'venue': 'Sensors (Basel, Switzerland)', 'journal': 'Sensors (Basel, Switzerland)', 'mag_field_of_study': ['Medicine', 'Computer Science', 'Engineering']}