基于注意力残差网络的Wi-Fi设备的射频指纹识别

张凯; 郭剑黎; 胡军星; 任俊霞; 谭磊

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基于注意力残差网络的Wi-Fi设备的射频指纹识别

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由于无线介质的开放性,传统的基于安全协议的无线网络安全存在隐患,基于物理层的射频指纹(RFF)识别,具有特征难以伪造的优点,能有效提高无线网络的安全性.针对多场景、多设备识别任务,构建了基于注意力残差卷积神经网络的射频指纹识别方法.实验采集构建了完备的数据集,数据集包含32个Wi-Fi模块,覆盖802.11b标准的2.4 GHz模块.对比结果表明:该方法在32个Wi-Fi模块的识别中达到90%的识别精度,高于传统算法86%的识别率和卷积神经网络方法的89%的识别率;不同采样率的数据集在2 dB时均可以达到90%以上的识别精度,最终在信噪比(SNR)大于20 dB时,识别精度可以达到96%.

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来源
《南京信息工程大学学报：自然科学版》 |2022年第3期|324-330|共7页
作者
张凯; 郭剑黎; 胡军星; 任俊霞; 谭磊;
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作者单位

国网河南省电力公司;

河南九域腾龙信息工程有限公司;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类通信保密与通信安全;
关键词
射频指纹; 设备识别; 注意力残差网络; 物理层安全; 通信安全;

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