Traditionell autentisering i radiofrekvenssystem (RF) möjliggör säker datakommunikation inom ett nätverk genom tekniker som digitala signaturer och hashbaserade meddelandeautentiseringskoder (HMAC), som lider av nyckelåterställningsattacker. Toppmoderna Internet of Things-nätverk som Nest använder också öppna autentiseringsprotokoll (OAuth 2.0) som är sårbara för gränsöverskridande förfalskning (CSRF), som visar att dessa tekniker inte får hindra en motståndare från att kopiera eller modellera hemliga ID eller krypteringsnycklar med hjälp av invasiva, sidokanal, inlärning eller programvaruattacker. Fysiska oförstörbara funktioner (PUF), å andra sidan, kan utnyttja variationer i tillverkningsprocessen för att unikt identifiera kiselchips som gör ett PUF-baserat system extremt robust och säkert till låg kostnad, eftersom det är praktiskt taget omöjligt att replikera samma kiselegenskaper över dör. Med inspiration från mänsklig kommunikation, som använder inneboende variationer i röstsignaturer för att identifiera en viss högtalare, presenterar vi RF-PUF: en djup neural nätverk-baserad ram som tillåter realtidsautentisering av trådlösa noder, med hjälp av effekterna av inneboende processvariation på RF egenskaper trådlösa sändare (Tx), detekteras genom in-situ maskininlärning vid mottagaren (Rx) slutet. Den föreslagna metoden använder den redan befintliga asymmetriska RF-kommunikationsramen och kräver inga ytterligare kretsar för generering av PUF eller funktionsextraktion. Belastningen av enhetsidentifieringen är helt förskjuten till porten Rx, liknande funktionen hos en mänsklig lyssnares hjärna. Simuleringsresultat som involverar processvariationer i en standard 65-nm teknik nod, och funktioner som lokal oscillator offset och I-Q obalans upptäcks med ett neuralt nätverk med 50 neuroner i det dolda skiktet indikerar att ramen kan särskilja upp till 4800 Tx(s) med en noggrannhet på 99,9% [ och 99% för 10 000 Tx(s)] under varierande kanalförhållanden, och utan behov av traditionella ingresser. Det föreslagna systemet kan användas som en fristående säkerhetsfunktion eller som en del av traditionell multifaktorautentisering. Index Terms-Artificial neural networks (ANNs), autentisering, djupa neurala nätverk, enhetssignaturer, Internet-of-Things (IoT), maskininlärning (ML), fysisk okolonibel funktion (PUF), radiofrekvens (RF), säkerhet.
Dessutom, Chatterjee et al. REF föreslog en djup neural nätverksbaserad ram som möjliggör realtidsautentisering av IoT-enheter med hjälp av effekterna av inneboende processvariationer på RF-egenskaper hos de trådlösa sändare (Tx), detekteras genom in-situ maskininlärning vid mottagaren (Rx) slutet.
RF-PUF: Enhancing IoT Security Through Authentication of Wireless Nodes Using In-Situ Machine Learning
{'venue': 'IEEE Internet of Things Journal', 'journal': 'IEEE Internet of Things Journal', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Engineering']}