Abstract-autentication system baserade på trådlös fysisk lagerkanal information har fått betydande uppmärksamhet under de senaste åren. Det har visats i färska studier, att den kanalbaserade autentiseringen antingen kan samarbeta med befintliga säkerhetsprotokoll i högre skikt eller ge viss säkerhet till nätverk utan central myndighet såsom sensornätverk. Vi föreslår en Gaussian Blandning Modell baserad semi-övervakad inlärningsteknik för att identifiera inkräktare i nätverket genom att bygga en probabilistisk modell av den trådlösa kanalen för nätverksanvändare. Vi visar att även utan att ha en komplett apriori kunskap om statistiken över inkräktare och användare i nätverket, vår teknik kan lära sig och uppdatera modellen på ett online-mode samtidigt som hög detektionshastighet. Vi demonstrerar experimentellt vår föreslagna teknik att utnyttja mönstermångfald och visar med hjälp av uppmätta kanaler att man kan uppnå så låga detekteringshastigheter som 0,1 % för falsklarmfrekvens på 0,4 %.
En Gaussian Blandning Modellbaserad teknik i kombination med utnyttjande av kanalsvaren för olika antennlägen beaktas i REF.
GMM Based Semi-Supervised Learning for Channel-Based Authentication Scheme
{'venue': '2013 IEEE 78th Vehicular Technology Conference (VTC Fall)', 'journal': '2013 IEEE 78th Vehicular Technology Conference (VTC Fall)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}