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: Belirtilmemiş.
- 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: 70
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 Fingerprinting (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 physical layer security. These applications were developed using deep learning (DL) techniques, 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 inference 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
- A generalized localization framework for terrestrial and aerial systems
Kara ve hava sistemleri için genel bir konumlandırma çerçevesi
SALİHA BÜYÜKÇORAK EDİBALİ
Doktora
İngilizce
2019
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. GÜNEŞ KARABULUT KURT
- Use of wavelet decomposition in radio frequency fingerprinting of bluetooth signals
Bluetooth sinyanlerinin radyo frekansı parmak izi kontrolünde dalgacık ayrıştırma kullanımı
HEMAM AL-MASHAQBEH
Yüksek Lisans
İngilizce
2021
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiAtılım ÜniversitesiElektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ YASER DALVEREN
PROF. DR. ALİ KARA
- Radyofrekanslı elektromanyetik alanların insan dokularına etkileri üzerine bir inceleme
An investigation about the effects of radioffrequency electromagnetic fields on human tissues
MEHMET YÜKSEKSÖYLEMEZ
Yüksek Lisans
Türkçe
2005
Fizik ve Fizik MühendisliğiErciyes ÜniversitesiFizik Ana Bilim Dalı
PROF.DR. SEDAT ÖZSOY
- 4,5 G cep telefonu radyasyonunun görme sistemi üzerine etkileri
The effects of 4,5 G mobile phones radiation on the vision system
ERKİN ÖZDEMİR
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
BiyofizikMersin ÜniversitesiBiyofizik Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ÜLKÜ ÇÖMELEKOĞLU
- Osteoid osteoma radyofrekans ablasyon tedavisi sonrası tedavi etkinliğini değerlendirmede klinik bulgular ile 3 Tesla manyetik rezonans, bilgisayarlı tomografi bulgularının karşılaştırılması
Evaluation of the treatment efficacy after radiofrequency ablation of osteoid osteoma: Correlation of 3-T MR and CT imaging findings with clinical findings
MEHMET ALİ KAPTAN
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2016
Ortopedi ve TravmatolojiEskişehir Osmangazi ÜniversitesiRadyoloji Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. BERAT ACU