Kablosuz vericilerin açılma geçici rejim sinyallerine dayalı RF parmak izleri kullanılarak sınıflandırılması
Classification of wireless devices using RF fingerprints based on turn-on transient signals
Yazar: MEMDUH KÖSE
Danışman: PROF. DR. ZİYA TELATAR
Ankara Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2019
Konu: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering

Özet:
Kablosuz ağ güvenliğinin artırılması amacıyla kullanılan yaklaşımlardan biri RF (radyo frekansı) parmak izlerine dayalı fiziksel katman güvenliği yöntemidir. Bu yöntemde, kablosuz vericilerin fiziksel katman devre elemanlarının üretim toleranslarından kaynaklanan ve iletim sinyallerine yüklenen özgün karakteristiklerden RF parmak izleri elde edilir. RF parmak izleri güvenlik amacıyla vericilerin kimlik tespitinde kullanılır. Bu tezde, kablosuz vericilerin sınıflandırılması için düşük hesaplama karmaşıklığına sahip yeni bir RF parmak izi çıkarım yöntemi geliştirilmiştir. Yöntemde kablosuz vericilere ait spektral RF parmak izleri olarak adlandırılan özgün karakteristikler, vericilerin açılma geçici rejim sinyallerine ait enerji spektrumundan elde edilmektedir. RF parmak izlerini oluşturan spektral bileşen sayısı, geçici rejim süresinin kestirimi yoluyla belirlenmektedir. Bu sürenin kestirimi için kayan pencere ortalama alma tekniğine dayalı bir yöntem geliştirilmiştir. Kestirim değerleri, iletim sinyallerinin yumuşatılmış anlık genlik karakteristiklerinden elde edilmiştir. Geliştirilen spektral RF parmak izi tekniğinin vericilerin sınıflandırmasında yüksek başarıma sahip olduğu 802.11b WiFi alıcı-vericilerinden toplanan deneysel veriler kullanılarak gösterilmiş ve sınıflandırma sonuçları hata matrisleriyle sunulmuştur. Parmak izlerinin ayırt etme kapasitesi, bir sınıf ayrılabilirlik ölçütü kullanılarak ölçülmüş ve Monte Carlo benzetimleri aracılığıyla farklı gürültü seviyeleri için değerlendirilmiştir. Önerilen spektral RF parmak izlerinin, özellikle düşük sinyal-gürültü oranı değerlerinde sınıflandırma performansı açısından literatürde yer alan iki farklı parmak izi çıkarım yönteminden daha iyi performansa sahip olduğu gösterilmiştir. Ayrıca, spektral parmak izlerinin çıkarılması aşamasının ve bu parmak izlerinin kullanıldığı sınıflandırıcının hesaplama karmaşıklığı analiz edilerek, sonuçlar mevcut iki parmak izi tekniği ile karşılaştırmalı olarak verilmiştir. Spektral RF parmak izlerinin yanı sıra, literatürde yaygın olarak kullanılan bazı parmak izi çıkarım yaklaşımlarının başarımı da deneysel verilerle test edilmiştir.

Tez kapsamında,  geçici rejim sinyalinin kullanıldığı RF parmak izi tekniklerinin düşük örnekleme frekanslarında da başarım kaybı olmadan kullanılabileceği gösterilmiştir. Bu sonuç, düşük tepki gecikmesi potansiyeline sahip bu tekniklerin, düşük örnekleme frekanslarında çalışan düşük maliyetli alıcılarla kullanılabileceğine işaret etmesi açısından önemlidir. Ayrıca, düşük SNR seviyelerinde geçici rejim sinyallerinin algılama başarımı Bayes tabanlı bir algılayıcı kullanılarak analiz edilmiş ve algılama hatalarının verici sınıflandırma başarımına etkisi incelenmiştir.

Abstract:
One of the approaches used to enhance wireless network security is the RF (radio frequency) fingerprint-based physical layer security technique. In this technique, RF fingerprints are obtained from the unique characteristics of wireless transmitters, which are induced by the manufacturing tolerances of the physical layer components on the transmission signals. The RF fingerprints are used to identify the wireless transmitters for security purposes. In this thesis, a low-complexity RF fingerprinting method for classification of wireless devices has been developed. The method is based on energy spectrum of the transmitter turn-on transient signals from which unique characteristics of wireless devices are extracted. These unique characteristics are called spectral RF fingerprints. The number of spectral components to be used are determined through a developed approach based on the estimated transient duration value. Transient duration estimation is achieved from the smoothed versions of the instantaneous amplitude characteristics of transmitter signals, which are obtained through a sliding window averaging method. It has been demonstrated that the developed spectral RF fingerprinting technique can be used to classify the transmitters with a high success rate by using experimental data collected from the 802.11b WiFi transceivers, and the classification performance has been described by a confusion matrix. The discrimination effectiveness of the spectral fingerprints is quantified by a class separability criterion and evaluated for different noise levels through Monte Carlo simulations. It has been demonstrated that the proposed fingerprints outperform the classification performance of two existing fingerprints especially at low signal-to-noise ratio (SNR). Furthermore, computational complexity analysis of the classifier using the developed spectral fingerprinting method has been presented. Additionally, some fingerprinting approaches commonly used in the literature have been tested with experimental data.

In the thesis, it has been shown that RF fingerprinting techniques using transient characteristics can be used at low sampling rates without performance loss. This result is important in terms of practical implementation of these methods on the low cost receivers operating at low sampling frequencies. Additionally, the detection performance for transient signals at low SNR levels has been analyzed using a Bayesian detector and the effect of detection errors on the classification performance has been examined.