# Réseaux de Neurones Denses pour l'Identification des Empreintes Radio Fréquences

Emma Bothereau, Robin Gerzaguet, Matthieu Gautier, Alice Chillet, Olivier Berder

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Emma Bothereau, Robin Gerzaguet, Matthieu Gautier, Alice Chillet, Olivier Berder. Réseaux de Neurones Denses pour l'Identification des Empreintes Radio Fréquences. Sécurisation de la couche Physique des Télécommunications Militaires, Nov 2025, Rennes, France. hal-05398815

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# Réseaux de Neurones Denses pour l'Identification des Empreintes Radio Fréquences

Emma BOTHEREAU*, Robin GERZAGUET*, Matthieu GAUTIER*, Alice CHILLET*, Olivier BERDER*

* Univ Rennes, CNRS, IRISA, firstname.name@irisa.fr

***Abstract***—L'Identification d'Empreintes Radio Fréquences (Radio Frequency Fingerprint Identification - RFFI), permettant d'identifier les dispositifs communicants sans fils à partir de leurs imperfections matérielles, repose principalement sur l'apprentissage profond. Ces methodes étant particulièrement complexes pour les dispositifs embarqués, ce papier présente un réseau de neurones dense avec une unique couche cachée. Ce réseau permet de réduire d'un facteur 5.6 au moins le nombre de FLOPS et d'un facteur 4 le temps d'inférence, pour une perte de score F1 de seulement 0.03% à 0.89%.

***Index Terms***—Identification d'Empreintes Radio Fréquences, Aprentissage Profond, Frugalité, Fully Connected Neural Networks.

## I. INTRODUCTION

L'Identification des Empreintes Radio Fréquences (Radio Frequency Fingerprint Identification - RFFI) s'est développée comme une méthode prometteuse pour renforcer la sécurité de la couche physique en exploitant les imperfections propres aux émetteurs. Bien que ces imperfections n'impactent pas la qualité de la transmission, elles peuvent servir d'identifiant unique en raison de la composition distinctive de ces imperfections. Le développement du Machine Learning (ML) a redonné un nouveau souffle au RFFI ces dernières années, en offrant des méthodes plus robustes et flexibles que les méthodes traditionnelles. Cependant, ces approches sont souvent basées sur l'utilisation de réseaux de neurones convolutionnels (Convolutional Neural Networks - CNN) et sont donc coûteuses en termes de calculs. Pour résoudre ce problème, des méthodes d'apprentissage légères ont été développées afin de réduire le coût en termes de calcul, de mémoire et de temps d'inférence.

Certaines méthodes légères pour le RFFI utilisent des algorithmes ML intégrant des connaissances préalables sur les caractéristiques du signal [1]. D'autres méthodes légères consistent à employer des réseaux neuronaux récurrents (RNN), tels que des blocs de mémoire à long terme (LSTM) ou des unités récurrentes fermées (Gated Recurrent Unit - GRU) [2] dans l'architecture des réseaux de neurones. Les RNN, LSTM et GRU exploitent les informations temporelles intégrées dans les signaux. Toutefois, si ces éléments permettent de réduire le nombre de paramètres, ils peuvent augmenter le temps nécessaire à l'inférence et le coût de calcul associé (estimé en FLOPs, FLoating-point OPerations). Pour créer des réseaux plus légers, on peut utiliser des couches optimisées telles que les couches de convolution séparables dans l'espace,

qui réduisent le nombre de multiplications et de paramètres requis dans les couches de convolution. D'autres méthodes peuvent également être employées, comme le transfert de réseaux classiques vers des réseaux plus légers, via des méthodes d'apprentissage par transfert ou encore des méthodes d'élagage [3].

Les réseaux neuronaux entièrement connectés ou réseaux denses (Fully Connected Neural Networks - FCNN), qui n'emploient que des couches pleinement connectées (Fully Connected - FC), sont rarement utilisés dans un contexte RFFI [4]. Ils utilisent comme entrée le signal brut ou des caractéristiques extraites du signal, sans passer par des opérations de convolution. Bien que certaines de ces architectures présentent un grand potentiel par rapport aux CNN, elles sont classiquement associées à des données de grande taille, ce qui rend les réseaux de neurones plus complexes en termes de paramètres.

Cet article présente :

* Une comparaison entre les réseaux de neurones classiques et légers de la littérature sur différentes bases de données pour le RFFI, évalués en terme de score F1, nombre de paramètres, nombre de FLOPs ainsi qu'en temps d'inférence.

* Un architecture légère de réseaux de neurones denses pour le RFFI performants sur l'ensemble des bases de données présentées.

## II. IDENTIFICATION DES EMPREINTES RADIO FRÉQUENCES

### A. Empreintes Radio Fréquences

Le processus de transmission des données numériques comprend plusieurs étapes, dont la modulation du signal, la conversion en phase (I) et en quadrature (Q), la modulation de la fréquence porteuse, l'amplification, le filtrage et la transmission par l'antenne. Du côté de la réception, le signal est capté par l'antenne de réception et traité dans les canaux I et Q. Chacun des composants de l'émetteur contient des imperfections matérielles uniques. Ces imperfections modifient le signal en y ajoutant une légère distortion appelée empreinte RF. On suppose l'utilisation d'un unique récepteur, ainsi l'empreinte de ce dernier sur le signal est donc négligeable.

En considèrent un émetteur *i*, et son empreinte $F_i$, le signal reçu $x_i$, dépendant du signal parfait $x$ peut être exprimé comme $x_i(t) = F_i(x(t))$ [5].

Ce travail est financé par l'Agence Nationale de la Recherche (ANR) sous le numéro de subvention ANR-22-CE15-0007-01 (projet RedInBlack).
## B. Bases de données pour le RFFI

Pour chacune d'entre elles, deux situations distinctes ont été identifiées, appelées scénario 1 (S1) et scénario 2 (S2). Les deux scénarios distincts sont utilisés pour évaluer la capacité d'un réseau à généraliser de S1 à S2. Les données de S1 sont divisées en deux parties : 90% pour l'entraînement et 10% pour les tests. Les bases de données sont constituées de signaux IQ démodulés bruts et redimensionnés de manière à ce que la longueur de tous les signaux soit la même. Par conséquent, tous les signaux ont la même taille, soit le modèle (N, 2), où N représente la longueur temporelle du signal et 2 représente les deux canaux (I et Q). Le nombre d'émetteurs par base de données est exprimé par M. Les bases de données utilisées sont :

* POWDER - WiFi [6] : 4 émetteurs, enregistrés sur deux jours. S1 correspond au jour 1, S2 au jour 2.

* WiSig - ManySig [7], [8] : 6 émetteurs, enregistrements sur 4 jours. S1 : jour 1, S2 : jours 2 à 4.

* SWRFF - Random [9] : 15 émetteurs, avec deux phases. S1 : enrôlement (matin, 1 mètre), S2 : déploiement (soir, positions aléatoires dans un rayon de 3 m).

* ORACLE [10] : 16 émetteurs, signaux enregistrés à 60 cm. S1 et S2 correspondent aux deux instants distincts.

## C. Réseaux de neurones pour le RFFI

Les réseaux neuronaux utilisés dans cette étude sont ceux employés dans les articles associés aux bases de données sélectionnées (CNN POWDER [6], CNN WiSig [7], [8], CNN SWRFF [9], et CNN Oracle [10]), ainsi que deux réseaux de neurones légers nommés CNN-GRU Feng [2] et CNN Feng [11]. Les signaux en entrée de ces réseaux sont respectivement de N = 256 pour les 3 premiers réseaux et de 128 pour les autres. Si CNN POWDER et CNN Oracle s'inspirent de l'architecture AlexNet classique, les autres réseaux peuvent être considérés comme des réseaux de neurones légers.

Le réseau de neurones dense proposé par cette étude est un FCNN comprenant une seule couche dense de 400 neurones, suivie d'une activation GELU, avant une dernière couche dense de sortie, avec M neurones, et une fonction Softmax. Le réseau prend des signaux de taille N = 128. Ce FCNN a entre 104 404 paramètres, pour M = 4, et 109 216 paramètres pour M = 16 émetteurs.

# III. COMPARAISON DES RÉSEAUX DE NEURONES

## A. Méthodologie

Les réseaux entraînés sont évalués comme la moyenne en score F1 de 5 seeds ou réalisations indépendantes. Ces seeds sont des valeurs fixes utilisées pour les générateurs de nombres pseudo-aléatoires. Les seeds ont un impact sur la répartition entrainement-test ainsi que sur l'initialisation du réseau.

Les calculs ont été effectués sur une machine équipée d'un GPU NVIDIA Tegra Orin. Le code est basé sur le langage Julia, utilisant la librairie Flux.jl. Plus de détails sur l'architecture des réseaux de neurones ainsi que les hyper-paramètres d'entraînement utilisés peuvent être trouvés sur : https://github.com/EBothereau/NeuralNetworksForJulia.

## B. Évaluation du score F1

Chaque réseau a été évalué sur chacune des bases de données. Les résultats sont présentés dans la Table I, indiquant les scores F1 correspondant à l'évaluation sur les données de test S1 pour des données entraînées sur les données d'entraînement du S1. Les réseaux les plus performants pour chaque base de données sont en gras.

<table><caption>TABLE I: Score F1 pour les réseaux étudiés, sur les 4 datasets.</caption><thead><tr><th></th><th>POWDER<br>BDD</th><th>WiSig<br>BDD</th><th>SWRFF<br>BDD</th><th>ORACLE<br>BDD</th></tr></thead><tbody><tr><td>FCNN (ours)</td><td>99.94±0.02</td><td>99.76±0.22</td><td>99.73±0.04</td><td>99.91±0.01</td></tr><tr><td>CNN-GRU Feng</td><td>92.32±0.17</td><td>99.74±0.10</td><td>93.75±0.74</td><td>95.77±0.47</td></tr><tr><td>CNN POWDER</td><td>99.98±0.04</td><td>99.80±0.27</td><td>99.04±0.47</td><td>99.68±0.38</td></tr><tr><td>CNN ORACLE</td><td>99.98±0.04</td><td>99.88±0.18</td><td>99.77±0.16</td><td><b>99.93±0.10</b></td></tr><tr><td>CNN SWRFF</td><td><b>100.00±0.00</b></td><td>99.87±0.14</td><td>99.68±0.18</td><td>99.76±0.21</td></tr><tr><td>CNN WiSig</td><td>99.78±0.31</td><td>99.57±0.38</td><td>99.61±0.29</td><td>98.35±0.91</td></tr><tr><td>CNN Feng</td><td>99.93±0.14</td><td><b>99.97±0.07</b></td><td><b>99.82±0.08</b></td><td>99.70±0.08</td></tr></tbody></table>

On observe que si CNN-GRU Feng est relativement peu performant sur toutes les bases de données de données, tous les autres réseaux CNN affichent de bons scores F1, CNN SWRFF et CNN Feng étant les plus performants.

Le FCNN proposé surpasse ou égale la plupart des réseaux de l'état de l'art. Comme le montre la Table I, le FCNN présente des scores F1 légèrement inférieurs de 0,06%, 0,21%, 0,09%, 0,02% par rapport aux réseaux les plus performants respectivement pour chacune des bases de données.

## C. Évaluation de la complexité

Bien que notre FCNN fournisse un score F1 compétitif pour la plupart des bases de données, il est nécessaire d'évaluer sa complexité. Cette dernière est évaluée en fonction du nombre de paramètres, du nombre de FLOP et du temps d'inférence. Le temps d'inférence est défini comme la durée nécessaire pour prédire la classe d'un signal pour un batch de signaux. Pour une meilleure précision, nous avons mesuré cette valeur comme la moyenne de 1 000 prédictions sur une base de données aléatoires. Les indicateurs pour le FCNN proposé ainsi que pour les réseaux de l'état de l'art sont indiqués dans la Table II, pour M = 6.

<table><caption>TABLE II: Évaluation de la complexité pour les réseaux étudiés.</caption><thead><tr><th>Model</th><th>Parameters (k)</th><th>FLOP (k)</th><th>Inference (ms)</th></tr></thead><tbody><tr><td>FCNN (ours)</td><td>105</td><td>105</td><td>0.19</td></tr><tr><td>CNN-GRU Feng</td><td>22</td><td>(×0.2)</td><td>(×8)</td></tr><tr><td>CNN POWDER</td><td>1 642</td><td>(×15.6)</td><td>8 047</td></tr><tr><td>CNN ORACLE</td><td>971</td><td>(×9.2)</td><td>32 168</td></tr><tr><td>CNN SWRFF</td><td>161</td><td>(×1.5)</td><td>3 077</td></tr><tr><td>CNN WiSig</td><td>40</td><td>(×0.4)</td><td>514</td></tr><tr><td>CNN Feng</td><td>60</td><td>(×0.6)</td><td>2 532</td></tr></tbody></table>

Les deux réseaux conçus pour être légers sont CNN-GRU Feng et CNN Feng :

* CNN-GRU Feng est le réseau le plus léger parmi ceux de l'état de l'art, avec le moins de paramètres, peu de FLOP et un temps d'inférence court. Il intègre des unités récurrentes GRU, conçues pour extraire efficacement des modèles temporels, ce qui le rend particulièrement adapté
aux dispositifs fortement contraints en mémoire, malgré une performance en score F1 plus limitée.

* CNN Feng est un candidat léger intéressant, avec d'excellents scores F1 sur toutes les bases de données de données. C'est un des réseaux les plus petits en termes de paramètres et il a un temps d'inférence réduit, mais en raison de sa nature convolutive, il est moins efficace en termes de FLOP.

Le FCNN proposé, tout en présentant un bon score F1, utilise moins de FLOP et a un temps d'inférence plus petit que tous les autres réseaux. Il a cependant un peu plus de paramètres et donc plus de mémoire que d'autres réseaux légers, tels que CNN Feng, CNN WiSig, ou CNN-GRU Feng. Ce comportement est une caractéristique du FCNN venant du fait que chaque paramètre n'est utilisé qu'une seule fois lors de la prédiction d'un signal, contrairement aux couches convolutes ou récurrentes, pour lequels les mêmes paramètres sont réutilisés plusieurs fois. Comparé aux réseaux les plus performants en termes de score F1, à savoir CNN SWRFF et CNN Feng, le FCNN présente au moins 24 fois moins de FLOP et est 5 fois plus rapide.

## D. Évaluation de la Résilience

Pour évaluer pleinement le réseau, il est nécessaire de vérifier s'il peut encore fonctionner correctement à une date ultérieure et/ou dans un lieu différent. Cette notion est appelée *résilience*. Pour évaluer cette résilience, les réseaux entraînés précédemment (voir Table I) sur S1 sont évalués sur S2. Les résultats obtenus sont présentés en Table III.

<table><caption>TABLE III: Évaluation la résilience (S2), en score F1, sur les différents réseaux et différentes bases de données</caption><thead><tr><th></th><th>POWDER<br>BDD</th><th>WiSig<br>BDD</th><th>SWRFF<br>BDD</th><th>ORACLE<br>BDD</th></tr></thead><tbody><tr><td>FCNN (ours)</td><td>86.96±1.11</td><td>57.26±2.02</td><td><strong>18.61±0.51</strong></td><td>9.74±0.11</td></tr><tr><td>CNN-GRU Feng</td><td>78.80±1.44</td><td>64.41±5.10</td><td>5.66±0.47</td><td>7.83±0.55</td></tr><tr><td>CNN POWDER</td><td><strong>92.70±12.48</strong></td><td>61.91±5.04</td><td>9.82±4.86</td><td><strong>30.16±1.43</strong></td></tr><tr><td>CNN ORACLE</td><td>71.27±7.06</td><td><strong>64.57±16.44</strong></td><td>5.83±1.61</td><td>20.18±0.85</td></tr><tr><td>CNN SWRFF</td><td>73.37±2.11</td><td>59.17±2.71</td><td>11.87±2.40</td><td>21.66±4.18</td></tr><tr><td>CNN WiSig</td><td>79.41±17.09</td><td>56.98±9.59</td><td>15.06±1.51</td><td>26.39±0.98</td></tr><tr><td>CNN Feng</td><td>78.14±4.20</td><td>64.41±5.10</td><td>7.67±2.02</td><td>10.33±0.57</td></tr></tbody></table>

La résilience dépend fortement des bases de données. Par exemple, SWRFF affiche des scores F1 extrêmement faibles dans ce deuxième scénario, avec des valeurs allant de 5,66% à 18,61%. Ces scores plus faibles sont probablement dûs au changement d'emplacement et de canal de propagation entre les données utilisées pour l'entraînement sur S1 et le test sur S2. On observe également que la base de données POWDER obtient un score F1 relativement plus élevé, allant de 71,27% à 92,70%, car les contextes des deux scénarios sont assez similaires et l'emplacement des appareils reste inchangé.

Dans l'ensemble, le FCNN obtient des résultats similaires à ceux des autres réseaux. Il n'est toutefois pas certain que l'architecture du réseau ait un impact sur la résilience. Par exemple, si FCNN est l'un des réseaux les plus performants pour les bases de données POWDER, SWRFF, il est l'un

des moins performants pour les bases de données WiSig et ORACLE. Néanmoins, dans cette étude, le FCNN présente un avantage notable par rapport aux réseaux de l'état de l'art : sa faible variabilité à travers différentes graines. Il présente la variabilité la plus faible pour toutes les bases de données de données, à l'exception de SWRFF, pour lequel il se classe deuxième. La variabilité de notre modèle s'étend de 0,11% à 2,02% du score F1, alors que les autres réseaux affichent une fourchette comprise entre 0,47% et 17,09% du score F1.

## IV. CONCLUSIONS ET PERSPECTIVES

En conclusion, cet article présente un réseau entièrement connecté (FCNN), rivalisant en score F1 avec les réseaux de l'état de l'art, tout en réduisant la complexité en en nombre d'opérations et en temps d'inférence. Des expériences sur plusieurs jeux de données réels montrent qu'un signal de 128 échantillons suffit, et que notre architecture, malgré une baisse de performance F1 très limitée (0,02 à 0,21%), divise par au moins cinq le coût de calcul et le temps d'inférence.

## REFERENCES

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[3] E. Bothereau, A. Chillet, R. Gerzaguet, M. Gautier, and O. Berder, “Investigating Sparse Neural Networks for Radio Frequency Fingerprint Identification,” in IEEE 100th Vehicular Technology Conference (VTC2024-Fall), 2024, pp. 1–6.

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[11] J. Feng, X. Tang, B. Zhang, and Y. Ren, “Lightweight CNN-Based RF Fingerprint Recognition Method,” in 8th International Conference on Computer and Communication Systems (ICCCS), 2023, pp. 1031–1035.