2019년 추계학술대회
Current Result Document :
| 한글제목(Korean Title) |
딥러닝 기반 RF 지문을 이용한 433 MHz 대역 송수신 모듈 인증 기법 |
| 영문제목(English Title) |
Authentication Mechanism for 433MHz band Transceiver Module using Deep learning based RF Fingerprinting |
| 저자(Author) |
김영민
박영민
이웅섭
김성환
Young Min Kim
Yeong Min Bak
Woong Sup Lee
Seong Hwan Kim
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| 원문수록처(Citation) |
VOL 23 NO. 02 PP. 0397 ~ 0399 (2019. 10) |
한글내용
(Korean Abstract) |
본 연구는 433 MHz 송수신 모듈의 인증 신뢰도를 높이기 위해 딥러닝 기반의 RF 지문 기법을 인증 수단으로 사용하는 기법을 제안한다. 실험에서 사용된 기기는 아두이노 키트에 부착가능한 433MHz 대역의 송수신 모듈이며, 소프트웨어 정의 라디오 장비를 이용하여 송신 모듈에서 전송되는 패킷의 프리앰블을 수집한다. 각 모듈의 프리앰블 신호에는 고유의 아날로그 왜곡이 존재하여 인증에 활용할 수 있다. 제안하는 기법은 수집된 프리앰블 신호를 딥러닝 기법으로 학습한 후 프리앰블 신호를 사용하여 모듈을 인증할 수 있는 신경망을 개발한다. |
영문내용
(English Abstract) |
This paper proposes a technique using deep learning based RF fingerprinting as an authentication method to increase the authentication reliability of 433 MHz transceiver modules. The device used in the experiment is a transmit / receive module operated in 433MHz band attachable to the Arduino kit, and collects the preamble of the packet transmitted from the transmit module using a software-defined radio device. Each module's preamble signal has its own analog distortion that can be used for authentication. The proposed method develops neural networks that can authenticate modules using preamble signals after learning the collected preamble signals using deep learning techniques. |
| 키워드(Keyword) |
Authentication
Deep learning
RF Fingerprinting
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