Kablosuz vericilerin açılma geçici rejim sinyallerine dayalı RF parmak izleri kullanılarak sınıflandırılması
Classification of wireless devices using RF fingerprints based on turn-on transient signals
- Tez No: 546128
- Danışmanlar: PROF. DR. ZİYA TELATAR
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2019
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Ankara Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 127
Özet
Kablosuz ağ güvenliğinin artırılması amacıyla kullanılan yaklaşımlardan biri RF (radyo frekansı) parmak izlerine dayalı fiziksel katman güvenliği yöntemidir. Bu yöntemde, kablosuz vericilerin fiziksel katman devre elemanlarının üretim toleranslarından kaynaklanan ve iletim sinyallerine yüklenen özgün karakteristiklerden RF parmak izleri elde edilir. RF parmak izleri güvenlik amacıyla vericilerin kimlik tespitinde kullanılır. Bu tezde, kablosuz vericilerin sınıflandırılması için düşük hesaplama karmaşıklığına sahip yeni bir RF parmak izi çıkarım yöntemi geliştirilmiştir. Yöntemde kablosuz vericilere ait spektral RF parmak izleri olarak adlandırılan özgün karakteristikler, vericilerin açılma geçici rejim sinyallerine ait enerji spektrumundan elde edilmektedir. RF parmak izlerini oluşturan spektral bileşen sayısı, geçici rejim süresinin kestirimi yoluyla belirlenmektedir. Bu sürenin kestirimi için kayan pencere ortalama alma tekniğine dayalı bir yöntem geliştirilmiştir. Kestirim değerleri, iletim sinyallerinin yumuşatılmış anlık genlik karakteristiklerinden elde edilmiştir. Geliştirilen spektral RF parmak izi tekniğinin vericilerin sınıflandırmasında yüksek başarıma sahip olduğu 802.11b WiFi alıcı-vericilerinden toplanan deneysel veriler kullanılarak gösterilmiş ve sınıflandırma sonuçları hata matrisleriyle sunulmuştur. Parmak izlerinin ayırt etme kapasitesi, bir sınıf ayrılabilirlik ölçütü kullanılarak ölçülmüş ve Monte Carlo benzetimleri aracılığıyla farklı gürültü seviyeleri için değerlendirilmiştir. Önerilen spektral RF parmak izlerinin, özellikle düşük sinyal-gürültü oranı değerlerinde sınıflandırma performansı açısından literatürde yer alan iki farklı parmak izi çıkarım yönteminden daha iyi performansa sahip olduğu gösterilmiştir. Ayrıca, spektral parmak izlerinin çıkarılması aşamasının ve bu parmak izlerinin kullanıldığı sınıflandırıcının hesaplama karmaşıklığı analiz edilerek, sonuçlar mevcut iki parmak izi tekniği ile karşılaştırmalı olarak verilmiştir. Spektral RF parmak izlerinin yanı sıra, literatürde yaygın olarak kullanılan bazı parmak izi çıkarım yaklaşımlarının başarımı da deneysel verilerle test edilmiştir. Tez kapsamında, geçici rejim sinyalinin kullanıldığı RF parmak izi tekniklerinin düşük örnekleme frekanslarında da başarım kaybı olmadan kullanılabileceği gösterilmiştir. Bu sonuç, düşük tepki gecikmesi potansiyeline sahip bu tekniklerin, düşük örnekleme frekanslarında çalışan düşük maliyetli alıcılarla kullanılabileceğine işaret etmesi açısından önemlidir. Ayrıca, düşük SNR seviyelerinde geçici rejim sinyallerinin algılama başarımı Bayes tabanlı bir algılayıcı kullanılarak analiz edilmiş ve algılama hatalarının verici sınıflandırma başarımına etkisi incelenmiştir.
Özet (Çeviri)
One of the approaches used to enhance wireless network security is the RF (radio frequency) fingerprint-based physical layer security technique. In this technique, RF fingerprints are obtained from the unique characteristics of wireless transmitters, which are induced by the manufacturing tolerances of the physical layer components on the transmission signals. The RF fingerprints are used to identify the wireless transmitters for security purposes. In this thesis, a low-complexity RF fingerprinting method for classification of wireless devices has been developed. The method is based on energy spectrum of the transmitter turn-on transient signals from which unique characteristics of wireless devices are extracted. These unique characteristics are called spectral RF fingerprints. The number of spectral components to be used are determined through a developed approach based on the estimated transient duration value. Transient duration estimation is achieved from the smoothed versions of the instantaneous amplitude characteristics of transmitter signals, which are obtained through a sliding window averaging method. It has been demonstrated that the developed spectral RF fingerprinting technique can be used to classify the transmitters with a high success rate by using experimental data collected from the 802.11b WiFi transceivers, and the classification performance has been described by a confusion matrix. The discrimination effectiveness of the spectral fingerprints is quantified by a class separability criterion and evaluated for different noise levels through Monte Carlo simulations. It has been demonstrated that the proposed fingerprints outperform the classification performance of two existing fingerprints especially at low signal-to-noise ratio (SNR). Furthermore, computational complexity analysis of the classifier using the developed spectral fingerprinting method has been presented. Additionally, some fingerprinting approaches commonly used in the literature have been tested with experimental data. In the thesis, it has been shown that RF fingerprinting techniques using transient characteristics can be used at low sampling rates without performance loss. This result is important in terms of practical implementation of these methods on the low cost receivers operating at low sampling frequencies. Additionally, the detection performance for transient signals at low SNR levels has been analyzed using a Bayesian detector and the effect of detection errors on the classification performance has been examined.
Benzer Tezler
- Enerji sistemlerinin kablosuz ağlar ile gerçek zamanlı olarak izlenmesi ve kontrolü
Monitoring and controlling in real-time of energy systems with wireless networks
SİNAN UĞUZ
Doktora
Türkçe
2013
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSüleyman Demirel ÜniversitesiMakine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. OSMAN İPEK
- Düşük maliyetli alıcılarda RF parmak izi oluşturma yöntemine dayalı kablosuz vericilerin kimlik tespiti
Identification of wireless transmitters based on RF fingerprinting in low-end receivers
ABDULLAH ASLAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2020
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiAnkara ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ SELÇUK TAŞCIOĞLU
- Yazılım tabanlı telsiz haberleşme sistemlerinde derin öğrenme yaklaşımı ile radyo sinyallerinin sınıflandırılması
The classification of radio signals with deep learning approach in software based wireless communication systems
ADEM GÜL
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiYıldız Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. BÜLENT BOLAT
- Kablosuz algılayıcı ağlar için hibrit kayıp telafi mekanizmasına dayanan yeni bir taşıma katman protokolü tasarımı
A new transport protocol design based on hybrid loss recovery mechanism for wireless sensor networks
AYHAN KİRAZ
Doktora
Türkçe
2013
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSakarya ÜniversitesiElektronik ve Bilgisayar Sistemleri Eğitimi Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MURAT ÇAKIROĞLU
- DC-DC sepic converter design for energy harvesting applications
Enerji hasatlama uygulamaları için DA-DA sepic dönüştürücü tasarımı
İSMAİL GÜZELTEPE
Yüksek Lisans
İngilizce
2021
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiYıldız Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ REVNA ACAR VURAL