Mitigating Receiver Impact on Radio Frequency Fingerprint Identification via Domain Adaptation

要約

RFFI（Radio Frequency Fingerprint Identification）は、送信信号に存在する理想的ではないハードウェアに起因する固有の歪みを利用してエミッタを識別する技術であり、通信システムのセキュリティを強化する手段として登場しつつあります。
最近、機械学習は最先端の RFFI モデルの開発において大きな成功を収めています。
ただし、RFFI モデルがトレーニングされ、異なる受信機に展開される、受信機間の RFFI 問題を考慮した研究はほとんどありません。
受信機の特性が変更されたため、新しい受信機に RFFI モデルを直接展開すると、パフォーマンスが大幅に低下します。
この問題に対処するために、クロスレシーバー RFFI をモデル適応問題として定式化し、トレーニングされたモデルを新しいレシーバーからのラベルのない信号に適応させます。
まず、適応モデルに限定される理論的な一般化誤差を作成します。
境界に動機付けられて、我々は、ドメインアラインメントと適応型擬似ラベリングを含む、クロスレシーバーRFFI問題を解決するための新しい方法を提案します。
前者の目的は、両方のドメインが同様の分布を示す特徴空間を見つけて、ドメインの不一致を効果的に削減することです。
一方、後者は動的擬似ラベル付けスキームを採用して、ラベル情報をラベル付き受信者から新しい受信者に暗黙的に転送します。
実験結果は、提案された方法が受信機の影響を効果的に軽減し、クロスレシーバーの RFFI パフォーマンスを向上できることを示しています。

要約(オリジナル)

Radio Frequency Fingerprint Identification (RFFI), which exploits non-ideal hardware-induced unique distortion resident in the transmit signals to identify an emitter, is emerging as a means to enhance the security of communication systems. Recently, machine learning has achieved great success in developing state-of-the-art RFFI models. However, few works consider cross-receiver RFFI problems, where the RFFI model is trained and deployed on different receivers. Due to altered receiver characteristics, direct deployment of RFFI model on a new receiver leads to significant performance degradation. To address this issue, we formulate the cross-receiver RFFI as a model adaptation problem, which adapts the trained model to unlabeled signals from a new receiver. We first develop a theoretical generalization error bound for the adaptation model. Motivated by the bound, we propose a novel method to solve the cross-receiver RFFI problem, which includes domain alignment and adaptive pseudo-labeling. The former aims at finding a feature space where both domains exhibit similar distributions, effectively reducing the domain discrepancy. Meanwhile, the latter employs a dynamic pseudo-labeling scheme to implicitly transfer the label information from the labeled receiver to the new receiver. Experimental results indicate that the proposed method can effectively mitigate the receiver impact and improve the cross-receiver RFFI performance.

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