ZigBee 및 Z-Wave 장치에 적용하는 물리적 레이어 장치 지문을 위한 차원 축소 분석

무선 주파수 RF 고유 내재 속성(RF-DNA) 지문 인식은 장치 식별(ID)을 향상시키는 PHY 기반 보안 방법입니다. ZigBee 802.15.4 보안은 중요 인프라(CI) 애플리케이션에서 광범위하게 배치되고 있는 점에서 관심이 있습니다. RF-DNA 특징은 수가 많고, 상관관계가 있으며, 노이즈가 많을 수 있습니다. 여기에서 특징 차원 축소 분석(DRA)을 고려하며, 목표는 다음과 같습니다: (1) 적절한 특징 선택(특징 선택) 및 (2) 적절한 특징 수 선택(차원 평가). 일반화된 연관 학습 벡터 양자화 개선(GRLVQI) 특징 관련성 순위에 기반하여 다섯 가지 선택 방법이 고려되며, 두 샘플 콜모고로프-스미르노프(KS) 검정과 일원 분산 분석(ANOVA) F-검정으로부터의 p-값 및 검정 통계량 순위도 포함됩니다. 차원 평가는 이전의 질적(주관적) 방법과 여기에서 개발된 데이터 공분산 행렬 및 KS와 F-검정 p-값을 사용하는 양적 방법을 사용해 고려됩니다. ZigBee 구별(분류 및 ID 검증)은 승인된 장치와 승인되지 않은 악성 장치에 대해 다양한 신호 대 잡음비(SNR) 조건에서 평가됩니다. 검정 통계량 접근법이 p-값 접근법보다 우수하며, 특징 선택의 해상도가 더 높고 일반적으로 더 나은 장치 구별을 제공합니다. 적절한 특징 선택을 통해, 데이터의 16%만 사용했을 때 모든 데이터를 사용할 때보다 더 나은 분류 성능을 달성할 수 있음을 보여줍니다. Z-Wave 장치에 대한 초기 첫 번째 결과도 제시되었으며 ZigBee 장치 지문 인식 성능과 일치함을 보여줍니다.