Use of radiofrequency (RF) fingerprinting for device authorizations
Radyo frekansı (RF) parmak izi kullanarak cihaz yetkilendirmesi
- Tez No: 895591
- Danışmanlar: DOÇ. YASER DALVEREN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Sayısal iletişim, Digital communication
- Yıl: 2024
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Atılım Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Nesnelerin İnternetinin (Nİ) genişleyen kullanım alanları, kablosuz ağlardaki güvenliğin önemini daha da artırmıştır. Kısıtlı işlem kapasitesine sahip bu cihazlarda karmaşık şifreleme yöntemleri her zaman kullanışlı değildir. Bunun sonucunda Radyo Frekanslı (RF) Parmak İzi yöntemi tanıtıldı ve başarılı sonuçlar ortaya konuldu. IoT cihazların üretim aşamalarındaki donanımsal farklılıklar kullanılarak cihazlar için bir kimlik elde edilmiştir. Bu sayede cihaz sınıflandırması ve yetkilendirmesi yapmak mümkün hale gelerek fiziksel katman güvenliğine katkı sağlanmıştır. Bu uygulamalar derin öğrenme (DÖ) ile yapılarak çok başarılı sınıflandırma doğrulukları elde edilmiştir. Ancak bu modeller, uygulama açısından, hala gelişmeye ihtiyaç duymaktadır. Bu tezde, 1 boyutlu Evrişimli Sinir Ağı (ESA) modeli ile çıkarım aşamasındaki gecikmenin düşürülmesi sunulmaktadır. 55 LoRa cihazından oluşan açık kaynak bir veri seti kullanılmıştır. Ön işleme yöntemleri olan Short Time Fourier Transform (STFT) ve Fast Fourier Transform'un (FFT) sınıflandırma doğruluğu ve çıkarım süresi bağlamında karşılaştırmaları yapılmıştır. Ek olarak, sunulan model 2 boyutlu ESA modeliyle karşılaştırılmıştır. Bu hafif model, çıkarım süresi açısından önemli iyileştirme sağlarken doğruluk açısından yalnızca çok küçük ve kabul edilebilir kayıplar gözlemlenmiştir.
Özet (Çeviri)
With the increasing usage areas of the Internet of Things (IoT), the importance of ensuring security in wireless networks has grown. Nevertheless, power-constrained devices cannot utilize intricate encryption techniques. Later on, Radio Frequency Fin gerprinting (RFF) appeared, showcasing encouraging outcomes. A unique identity was derived from the distinct hardware variations during the production phases of IoT devices. This enabled device classification and verification functions, enhancing phys ical layer security. These applications were developed using deep learning (DL) tech niques, resulting in highly accurate classification outcomes. Nevertheless, there is still room for enhancement when it comes to putting these DL models into practice. This thesis discusses decreasing inference latency through a lightweight 1D Convolutional Neural Network (CNN) model. A dataset containing 55 LoRa devices in an open-set was utilized. Preprocessing methods of Short Time Fourier Transform (STFT) and Fast Fourier Transform (FFT) were compared based on classification accuracy and in ference latency. Furthermore, the model that was introduced was evaluated against the 2D CNN model. Even though the lightweight model offers a notable enhancement in inference speed, there are slight and tolerable reductions in its accuracy.
Benzer Tezler
- Ovulasyon indüksiyonu tedavisinde folliküler gelişimin ultrasonografik takibi
Başlık çevirisi yok
MERİH BAYRAM
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
1987
Kadın Hastalıkları ve DoğumGazi ÜniversitesiKadın Hastalıkları ve Doğum Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MÜLAZIM YILDIRIM
- Çimentonun sertleşmesi üzerinde kimyasal komponentlerin etkisi
Başlık çevirisi yok
NACİYE TÜRKEL
Yüksek Lisans
Türkçe
1986
Kimya MühendisliğiUludağ ÜniversitesiKimya Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MUSTAFA CEBE
- İzmir'de bazı yolların kapatılarak yaya bölgeleri oluşturma da kent peyzajını geliştirme açısından yeniden planlanması üzerinde araştırmalar
Başlık çevirisi yok
BAHAR TÜRKYILMAZ
Yüksek Lisans
Türkçe
1985
Şehircilik ve Bölge PlanlamaEge ÜniversitesiŞehir ve Bölge Planlama Ana Bilim Dalı
- Samsun ve çevresinde tarla sarmaşığı (conuolvulus arvensis L.)'na karşı biyolojik savaşa esas olacak fauna tespiti
Investigations on the insect fauna of the field binweed (Conuolvulus arvensis L.) related to its biological control in Samsun Province
YASEMİN UFUK GERMAN
- Çeltik kabuklarının yalıtım malzemesi olarak kullanılması
Başlık çevirisi yok
B.CİHAN ÇELEBİ
Yüksek Lisans
Türkçe
1986
Makine MühendisliğiUludağ ÜniversitesiMakine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MEHMET KIRBIYIK