IoT物理的セキュリティのための非修正コモディティ送信機に関する>99.8%精度を有する統計的解析ベース特徴選択強化RF-PUF【JST・京大機械翻訳】

Bari Md Faizul; Agrawal Parv; Chatterjee Baibhab; Sen Shreyas

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202201336415446 整理番号：22P0288296

IoT物理的セキュリティのための非修正コモディティ送信機に関する>99.8%精度を有する統計的解析ベース特徴選択強化RF-PUF【JST・京大機械翻訳】

Statistical Analysis Based Feature Selection Enhanced RF-PUF with >99.8% Accuracy on Unmodified Commodity Transmitters for IoT Physical Security

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発行年： 2022年01月18日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年01月18日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

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配置環境の多様でモバイルな性質のため,スマート商品デバイスは,大きな接続ネットワークにおいて,ロングデバイスへの無許可アクセスを許可できる様々な攻撃に対して脆弱である。従来のディジタル署名ベースの認証方法は,鍵回復攻撃,CSRFなどに脆弱である。これを回避するため,RF-PUFを,物理的特徴としてデバイスの固有の非理想性を利用する有望な代替として提案した。RF-PUFは秘密鍵要求の欠如により鍵隠蔽法に弾力性のあるロバストな認証法を提供し,送信機端に追加の回路を要求せず,付加的電力,面積,および計算負荷を除去する。本研究では,初めて,商品デバイスに対するRF-PUFの有効性を解析した。データを30のXbee S2Cモジュールから収集し,公開データセットとして放出した。統計的特性解析により新しい特徴を設計した。新しいロバストな特徴集合を用いて,約1.8msの試験データを用いて95%の精度を達成し,より多くのデータで>99.8%の精度に達し,デジタルプリアンブルを支援せずに,より高いモデル容量のネットワークを得た。設計空間を詳細に調べ,無線チャネルの影響を決定した。いくつかの一般的なMLアルゴリズムの性能をNN手法と比較した。種々のPUF特性に関する徹底的な研究を行い,PUF間距離を計算した。41238000ケースの広範囲なテストによって,著者らのデータのためのRF-PUFの検出確率は,0.9987であることが判明して,それは,初めて,強力な認証方法としてRF-PUFを実験的に確立した。最後に,潜在的攻撃モデルとそれらに対するRF-PUFのロバスト性を論じた。【JST・京大機械翻訳】

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