Entwicklung von RF-Fingerprinting Verfahren für Radio Transmitter
Beschreibung
Radio Frequency (RF) Fingerprinting bietet für zukünftige, drahtlose Kommunikations-Systeme die Möglichkeit der schnellen Authentifizierung des Kommunikationspartners. Potentielle Einsatzgebiete sind der Mobilfunk oder Radaranwendungen. Andere hardware-basierte Verfahren sind z.B. Physikalisch Unklonbare Funktionen (PUF), welche Verwand mit RF Fingerprinting sind.
Die Charakteristiken, welche das RF Fingerprinting ermöglichen, sind durch implizite oder explizite Verfahren an die jeweilige RF Hardware gebunden. Hierzu gehören z.B. nichtlineares Verhalten des Verstärkers, Phasenrauschen oder I-Q-Ungleichgewichte. Im weiteren Sinne handelt es sich um Eigenschaften der Signal-Integrität.
Eine Schwierigkeit bei der Entwicklung von Authentifizierungsverfahren, welche auf physikalischen Eigenschaften basieren, ist die Abschätzung der Zuverlässigkeit und Sicherheit solcher Verfahren. Mit Hilfe von Simulationen kann eine Abschätzung über die tatsächliche Entropie des Verfahrens getroffen werden.
Neben der Analyse der unterliegenden physikalischen Prozesse, gehört auch die Erfassung von eindeutigen Merkmalen der Hardware. Diese „Feature Extraction“ kann durch verschiedene Algorithmen geschehen. Statistische Merkmale, Eigenschaften des Frequenz- oder Zeitbereichs oder auch Merkmale welche durch Verfahren des Maschinellen Lernens generiert wurden können angewendet werden.
In einem letzten Schritt muss die Authentizität der Merkmale überprüft werden. Dies kann z.B. durch Methoden der Klassifizierung oder Fuzzy Extraction geschehen.
Forschungsfragen
- Wie und mit welcher Garantie können die Varianzen der Hardware durch Simulation abgebildet werden?
- Welche Signaleigenschaften und Features eignen sich besonders für RF-Fingerprinting?
- Was sind geeignete Verfahren für eine schnelle und effektive Authentifizierung auf Receiver-Seite?
Ziele der Arbeit
Aus der Beschreibung und den Forschungsfragen können Teilarbeiten hervorgehen.
- Messung, Charakterisierung und Modellbildung von Transceiver Hardware.
- Entwicklung eines Systemmodels und einer dazugehörigen Simulation zur Erprobung von RF Fingerprinting Verfahren.
- Entwicklung geeigneter Authentifizierungsverfahren für die Einbettung in Transceivern.
Deine Kenntnisse
Interesse an IT-Sicherheit und Sicherer Hardware. Je nach Ziel der Arbeit:
- Erfahrung im Umgang mit RF Hardware
- Grundlagen der Informationstheorie
- Erfahrung mit digitaler Signalverarbeitung
- Sicherer Umgang mit Python, C, C++ oder Rust
- Kenntnisse im Maschinellen Lernen und Umgang mit Tools wie Keras oder TensorFlow
Literaturangaben
- C. Spinnler, T. Labs, und N. Franchi, „SoK: A Taxonomy for Hardware-Based Fingerprinting in the Internet of Things“, in Proceedings of the 19th International Conference on Availability, Reliability and Security, in ARES ’24. New York, NY, USA: Association for Computing Machinery, Juli 2024, S. 1–12. doi: 10.1145/3664476.3670872.
- A. Ali und G. Fischer, „Symbol Based Statistical RF Fingerprinting for Fake Base Station Identification“, in 2019 29th International Conference Radioelektronika (RADIOELEKTRONIKA), Apr. 2019, S. 1–5. doi: 10.1109/RADIOELEK.2019.8733585
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A. Jagannath, J. Jagannath, und P. S. P. V. Kumar, „A comprehensive survey on radio frequency (rf) fingerprinting: Traditional approaches, deep learning, and open challenges“, arXiv preprint arXiv:2201.00680, 2022.
Falls du Interesse an dieser spannenden Forschungsarbeit hast, freuen wir uns auf deine Bewerbung mit einem kurzen Lebenslauf an
