earticle

영어

Radio frequency fingerprinting refers to a methodology that extracts hardware-specific characteristics of a transmitter that are unintentionally embedded in a transmitted waveform. In this paper, we put forward a fingerprinting feature and deep learning structure that can identify the same type of Digital Mobile Radio(DMR) by inputting the in-phase(I) and quadrature(Q). We proposes using the magnitude in polar coordinates of I/Q as RF fingerprinting feature and a modified ResNet-1D structure that can identify them. Experimental results show that our proposed modified ResNet-1D structure can achieve recognition accuracy of 99.5% on 20 DMR.

한국어

RF-Fingerprint 기술은 전송된 파형에서 송신기의 하드웨어 고유 특성을 추출하는 기술로써, 디바이스 보안 분야에 매우 유용한 기술 중의 하나이다. 본 논문은 무선 단말기의 In-phase(I)와 Quadrature(Q) 값을 입력으로 동종 무선 단말기 및 이기종 무선 단말기를 식별할 수 있는 fingerprint 특징을 추출하고 이를 식별할 수 있는 딥러닝 구조를 제안한다. 동종/이기종 무선 단말기를 식별하기 위한 특징으로 I/Q를 극좌표로 변환한 후 크기 값을 시간축으로 배열한 데이터를 무선 단말기의 fingerprinting 특징으로 제안하고 이를 식별하기 위해서 수정된 1차원 ResNet 모델을 제안한 다. 실험을 위해서 동일 모델 10대의 두 종류 무선 단말기를 대상으로 제안한 딥러닝 구조의 성능을 분석한다. 제안한 딥러닝 구조 및 fingerprint 특징의 성능 검증을 위해서 4000개의 데이터셋 중에서 20%인 800개 데이터셋을 이용하여 성능 분석한 결과 약 99.5%의 식별 성능을 보였다.