Identification hybride des empreintes radiofréquence (RFF) pour LTE utilisant un graphe de coefficients d'ondelettes et un spectre différentiel

La popularité croissante des appareils mobiles 4G/5G a entraîné une augmentation de la demande en matière de sécurité sans fil. La technique des empreintes radiofréquence (RFF) est une approche émergente pour l'authentification des dispositifs utilisant des dégradations matérielles intrinsèques et uniques. Dans cet article, nous proposons une méthode basée sur RFF pour identifier des terminaux LTE malveillants/inconnus. Cela est réalisé en combinant des graphiques des coefficients de transformation d'ondelettes (WT) et un spectre différentiel. La méthode proposée consiste à extraire 48 niveaux de coefficients d'ondelettes du signal du canal d'accès aléatoire physique (PRACH) lors d'une coupure de courant et à les représenter dans un graphe WT. La partie en régime permanent du signal PRACH après un traitement différentiel dans le domaine fréquentiel entre les spectres adjacents est extraite. Pour détecter des dispositifs d'attaque inconnus, un schéma d'identification basé sur un autoencodeur (AE) est conçu. Deux structures de réseau AE différentes sont conçues en fonction des caractéristiques proposées, et une structure d'identification hybride est proposée. Un système d'évaluation expérimental est mis en place avec sept téléphones mobiles de trois catégories et une plateforme de radio définie par logiciel (SDR) USRP. Des ensembles de données d'entraînement et de test sont collectés dans différentes conditions telles que le lieu, les heures de travail et les dates. Les résultats expérimentaux montrent que des dispositifs malveillants peuvent être identifiés avec une précision allant jusqu'à 98,84 % pour différentes catégories et 90,27 % pour différents individus.