433 MHz 대역 송신기의 인증을 위한 RF 지문 기법

김영민; 이웅섭; 김성환

doi:10.6109/jkiice.2023.27.1.69

주제분류

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저널정보

한국정보통신학회
한국정보통신학회논문지 학술저널
한국정보통신학회논문지 제27권 제1호
2023.1 69 - 75 (7page)
DOI : 10.6109/jkiice.2023.27.1.69

저자정보

김영민 (강림중공업)
이웅섭 (경상국립대학교)
김성환 (한국교통대학교)

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2023

433 MHz 대역 송신기의 인증을 위한 RF 지문 기법

김영민 , 이웅섭 , 김성환 한국정보통신학회논문지 2023.01 학술저널

2019

딥러닝 기반 RF 지문을 이용한 433 MHz 대역 송수신 모듈 인증 기법

김영민 , 박영민 , 이웅섭 외 1명 한국정보통신학회 종합학술대회 논문집 2019.10 학술대회자료

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사물인터넷에 사용되는 소형 통신 기기들은 적은 메모리 용량과 느린 연산 속도 때문에 고급 암호기법을 적용하지 못하기 때문에 각종 해킹에 취약하다. 본 논문은 433MHz 대역에서 동작하는 소형 송신기들의 인증 신뢰도를 높이기 위해 RF지문을 도입하고 분류 알고리즘으로 CNN (convolutional neural network) 을 사용한다. 각 송신기가 전송하는 프리엠블 신호를 소프트웨어정의라디오를 사용하여 추출하고 수집하여 학습 데이터 집합으로 만들고, 이를 신경망을 학습시키는 데에 사용한다. 네 가지의 시나리오에서 20개의 송신기의 식별을 테스트한 결과 높은 식별 정확도를 얻을 수 있었다. 특히 학습 데이터 수집 시의 위치와 다른 위치에서 테스트를 수행한 시나리오에서, 그리고 송신기가 걷는 속도로 이동하는 시나리오에서 각각 95.8%, 92.6%의 정확도를 산출함을 알 수 있었다.

Small communication devices used in the Internet of Things are vulnerable to various hacking because they do not apply advanced encryption techniques due to their low memory capacity or slow computation speed. In order to increase the authentication reliability of small-sized transmitters operating in 433MHz band, we introduce an RF fingerprint and adopt a convolutional neural network (CNN) as a classification algorithm. The preamble signal transmitted by each transmitter are extracted and collected using software-defined-radio to constitute a training data set, which is used for training the CNN. We tested identification of 20 transmitters in four different scenarios and obtained high identification accuracy. In particular, the accuracy of 95.8% and 92.6% was obtained, respectively in the scenario where the test was performed at a location different from the transmitter’s location at the time of collecting training data, and in the scenario where the transmitter moves at walking speed.

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