Towards Adaptive RF Fingerprint-based Authentication of IIoT devices

要約

IoT テクノロジーが成熟するにつれて、安全性とサイバーセキュリティが非常に重要となる医療や産業用 IoT など、より機密性の高い領域への導入がますます進んでいます。
導入される IoT デバイスの数は指数関数的に増加し続けていますが、依然として重大なサイバー セキュリティ脆弱性が存在します。
信頼できる IIoT 通信をサポートするには、効果的な認証が最も重要ですが、現在のソリューションは、上位層の ID 検証やキーベースの暗号化に焦点を当てており、異種 IIoT 環境には不十分なことがよくあります。
この研究では、AI 適応型無線周波数フィンガープリンティング技術の選択と調整を PHY 層で活用し、困難な RF 環境で高精度のデバイス認証を実現することで、強力で柔軟な IIoT デバイス認証を実現するための最初のステップを示します。

要約(オリジナル)

As IoT technologies mature, they are increasingly finding their way into more sensitive domains, such as Medical and Industrial IoT, in which safety and cyber-security are of great importance. While the number of deployed IoT devices continues to increase exponentially, they still present severe cyber-security vulnerabilities. Effective authentication is paramount to support trustworthy IIoT communications, however, current solutions focus on upper-layer identity verification or key-based cryptography which are often inadequate to the heterogeneous IIoT environment. In this work, we present a first step towards achieving powerful and flexible IIoT device authentication, by leveraging AI adaptive Radio Frequency Fingerprinting technique selection and tuning, at the PHY layer for highly accurate device authentication over challenging RF environments.

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