CN116437355A - 基于射频指纹的无线设备身份认证方法及其装置 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了基于射频指纹的无线设备身份认证方法及其装置，包括如下步骤：S1、服务器端接入无线设备并获取多个无线设备对应的射频信号，以生成训练数据集；S2、对每个无线设备对应的训练数据集进行分类标注后，输入到指纹识别模型中进行训练，以得到训练好的指纹识别模型；S3、获取待识别无线设备的射频信号，并将待识别无线设备的射频信号输入到所述训练好的指纹识别模型，通过训练好的指纹识别模型对待识别无线设备的射频信号进行识别，最终得到设备识别结果。本发明可以实现对目标发射机的射频指纹特征提取，最终对合法用户的身份进行识别，提高了物联网等无限好设备个体识别的识别效率，保证了更高的通信安全。
Description
技术领域
本发明涉及射频指纹识别技术领域，具体为基于射频指纹的无线设备身份认证方法及其装置。
背景技术
现有射频指纹识别技术主流方式有两类，一类是先从无线电信号中，提取出信号特征如频谱特征、统计特征、星座图特征等，然后筛选出合适有用的特征作为射频指纹特征，将其输入到传统分类器如SVM、决策树、K近邻算法等进行分类识别；另一类则是将无线电I/Q信号直接作为训练数据输入到深度神经网络中，由神经网络自动学习射频指纹特征后再进行分类，值得注意的是，无论采取何种方式，都是建立在大型数据集的基础之上实现的。
传统的物联网身份认证机制是基于密码安全的，它的安全性只与密钥的长度相关联。随着计算机软件和硬件的快速发展，普通用户手中的设备也具有较强的计算能力，攻破密码也变得并不十分困难，这使得基于密码的物联网认证机制不再可靠。基于密码的认证机制只能通过增加密码的长度来提高认证机制的安全性。但由于物联网设备的计算能力有限，太过复杂的密码计算将会超过物联网设备的计算负荷。
在传统的基于设备指纹的无线设备身份识别研究中，均将其建模为分类判别问题，尚未出现过进行非法用户检测的相关研究。分类判别问题存在着将非法用户判别为合法用户的风险。
发明内容
本发明的目的在于提供基于射频指纹的无线设备身份认证方法及其装置，以解决上述背景技术中提出分类判别问题存在着将非法用户判别为合法用户的风险的问题。
为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：基于射频指纹的无线设备身份认证方法及其装置，包括如下步骤：
S1、服务器端接入无线设备并获取多个无线设备对应的射频信号，同时对所述多个无线设备对应的射频信号进行预处理， 服务器端接受无线设备的I/Q信号，并对接收到的无线信号进行采样，以生成训练数据集；
S2、对每个无线设备对应的训练数据集进行分类标注后，输入到指纹识别模型中进行训练，以得到训练好的指纹识别模型；
S3、获取待识别无线设备的射频信号，并将待识别无线设备的射频信号输入到所述训练好的指纹识别模型，通过训练好的指纹识别模型对待识别无线设备的射频信号进行识别，判别是否为已有设备，并为指纹识别模型设置一个足够优秀的阈值，使得阈值以下的相似度判决为同类设备，阈值以上的设备判决为异类设备，最终得到设备识别结果。
所述步骤S1中通过天线接收多个无线设备发送的射频信号，并对每个无线设备发送的射频信号进行预处理，以得到每个无线设备对应的基带信号，并将每个无线设备对应的基带信号转换成每个无线设备对应的数据帧进行传输。
所述射频指纹识别模型包括特征提取网络和特征比较网络，将支持数据集样本和验证数据集样本输入到所述射频指纹识别模型中的特征提取网络进行特征提取，以得到每个支持数据集样本对应的支持数据集特征和每个验证数据集样本对应的验证数据集特征，将每个支持数据集样本对应的支持数据集特征按类别进行维数压缩后分别和每个验证数据集样本对应的验证数据集特征中的某个验证数据集特征进行拼接后，输入到所述射频指纹识别模型中的特征比较网络进行分析比较。
所述服务器端将多个差分处理后的信号绘制在同一个以I路和Q路为坐标轴的坐标空间中，形成多差分星座轨迹图，将信号的多差分星座轨迹图存储在设备指纹库中，作为该设备的备用射频指纹，当进行设备身份识别时，将待识别信号的多差分星座轨迹图与指纹库中的每个指纹进行匹配，并将其放入设备识别网络中得到两者的相似度。
所述服务器端通过WiFi本地网关确认无线设备是否为异常设备，若确认结果为异常，则向MEC侧网关发送针对所述无线设备的第一设备阻断指令；根据所述第一设备阻断指令，通过MEC侧网关向接入所述无线设备的WiFi本地网关发出针对所述无线设备的第二设备阻断指令；根据所述第二设备阻断指令，通过WiFi本地网关阻断所述无线设备的接入。
所述认证装置包括：
获取模块，用于获取授权设备以及待认证设备的射频指纹；
模型建立模块，根据所获取的射频指纹为相应授权设备建立指纹识别模型；
身份判定模块，将待认证设备的射频指纹与已训练指纹识别模型进行判别。
一种计算机设备，包括存储器及处理器，所述存储器上存储有可在处理器上运行的计算机程序。
一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序。
与现有技术相比，本发明的有益效果是：本发明可以实现对目标发射机的射频指纹特征提取，最终对合法用户的身份进行识别，提高了物联网等无限好设备个体识别的识别效率，保证了更高的通信安全。
附图说明
图1为本发明方法的流程示意图。
实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
请参阅图1，本发明提供一种技术方案：基于射频指纹的无线设备身份认证方法及其装置，包括如下步骤：
S1、服务器端接入无线设备并获取多个无线设备对应的射频信号，同时对所述多个无线设备对应的射频信号进行预处理， 服务器端接受无线设备的I/Q信号，并对接收到的无线信号进行采样，以生成训练数据集；
S2、对每个无线设备对应的训练数据集进行分类标注后，输入到指纹识别模型中进行训练，以得到训练好的指纹识别模型；
S3、获取待识别无线设备的射频信号，并将待识别无线设备的射频信号输入到所述训练好的指纹识别模型，通过训练好的指纹识别模型对待识别无线设备的射频信号进行识别，判别是否为已有设备，并为指纹识别模型设置一个足够优秀的阈值，使得阈值以下的相似度判决为同类设备，阈值以上的设备判决为异类设备，最终得到设备识别结果。
所述步骤S1中通过天线接收多个无线设备发送的射频信号，并对每个无线设备发送的射频信号进行预处理，以得到每个无线设备对应的基带信号，并将每个无线设备对应的基带信号转换成每个无线设备对应的数据帧进行传输。
所述射频指纹识别模型包括特征提取网络和特征比较网络，将支持数据集样本和验证数据集样本输入到所述射频指纹识别模型中的特征提取网络进行特征提取，以得到每个支持数据集样本对应的支持数据集特征和每个验证数据集样本对应的验证数据集特征，将每个支持数据集样本对应的支持数据集特征按类别进行维数压缩后分别和每个验证数据集样本对应的验证数据集特征中的某个验证数据集特征进行拼接后，输入到所述射频指纹识别模型中的特征比较网络进行分析比较。
所述服务器端将多个差分处理后的信号绘制在同一个以I路和Q路为坐标轴的坐标空间中，形成多差分星座轨迹图，将信号的多差分星座轨迹图存储在设备指纹库中，作为该设备的备用射频指纹，当进行设备身份识别时，将待识别信号的多差分星座轨迹图与指纹库中的每个指纹进行匹配，并将其放入设备识别网络中得到两者的相似度。
所述服务器端通过WiFi本地网关确认无线设备是否为异常设备，若确认结果为异常，则向MEC侧网关发送针对所述无线设备的第一设备阻断指令；根据所述第一设备阻断指令，通过MEC侧网关向接入所述无线设备的WiFi本地网关发出针对所述无线设备的第二设备阻断指令；根据所述第二设备阻断指令，通过WiFi本地网关阻断所述无线设备的接入。
所述认证装置包括：
获取模块，用于获取授权设备以及待认证设备的射频指纹；
模型建立模块，根据所获取的射频指纹为相应授权设备建立指纹识别模型；
身份判定模块，将待认证设备的射频指纹与已训练指纹识别模型进行判别。
一种计算机设备，包括存储器及处理器，所述存储器上存储有可在处理器上运行的计算机程序。
一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序。
尽管已经示出和描述了本发明的实施例，对于本领域的普通技术人员而言，可以理解在不脱离本发明的原理和精神的情况下可以对这些实施例进行多种变化、修改、替换和变型，本发明的范围由所附权利要求及其等同物限定。
Claims (8)
1.基于射频指纹的无线设备身份认证方法及其装置，其特征在于：包括如下步骤：
S1、服务器端接入无线设备并获取多个无线设备对应的射频信号，同时对所述多个无线设备对应的射频信号进行预处理， 服务器端接受无线设备的I/Q信号，并对接收到的无线信号进行采样，以生成训练数据集；
S2、对每个无线设备对应的训练数据集进行分类标注后，输入到指纹识别模型中进行训练，以得到训练好的指纹识别模型；
S3、获取待识别无线设备的射频信号，并将待识别无线设备的射频信号输入到所述训练好的指纹识别模型，通过训练好的指纹识别模型对待识别无线设备的射频信号进行识别，判别是否为已有设备，并为指纹识别模型设置一个足够优秀的阈值，使得阈值以下的相似度判决为同类设备，阈值以上的设备判决为异类设备，最终得到设备识别结果。
2.根据权利要求1所述的基于射频指纹的无线设备身份认证方法及其装置，其特征在于：所述步骤S1中通过天线接收多个无线设备发送的射频信号，并对每个无线设备发送的射频信号进行预处理，以得到每个无线设备对应的基带信号，并将每个无线设备对应的基带信号转换成每个无线设备对应的数据帧进行传输。
3.根据权利要求1所述的基于射频指纹的无线设备身份认证方法及其装置，其特征在于：所述射频指纹识别模型包括特征提取网络和特征比较网络，将支持数据集样本和验证数据集样本输入到所述射频指纹识别模型中的特征提取网络进行特征提取，以得到每个支持数据集样本对应的支持数据集特征和每个验证数据集样本对应的验证数据集特征，将每个支持数据集样本对应的支持数据集特征按类别进行维数压缩后分别和每个验证数据集样本对应的验证数据集特征中的某个验证数据集特征进行拼接后，输入到所述射频指纹识别模型中的特征比较网络进行分析比较。
4.根据权利要求1所述的基于射频指纹的无线设备身份认证方法及其装置，其特征在于：所述服务器端将多个差分处理后的信号绘制在同一个以I路和Q路为坐标轴的坐标空间中，形成多差分星座轨迹图，将信号的多差分星座轨迹图存储在设备指纹库中，作为该设备的备用射频指纹，当进行设备身份识别时，将待识别信号的多差分星座轨迹图与指纹库中的每个指纹进行匹配，并将其放入设备识别网络中得到两者的相似度。
5.根据权利要求1所述的基于射频指纹的无线设备身份认证方法及其装置，其特征在于：所述服务器端通过WiFi本地网关确认无线设备是否为异常设备，若确认结果为异常，则向MEC侧网关发送针对所述无线设备的第一设备阻断指令；根据所述第一设备阻断指令，通过MEC侧网关向接入所述无线设备的WiFi本地网关发出针对所述无线设备的第二设备阻断指令；根据所述第二设备阻断指令，通过WiFi本地网关阻断所述无线设备的接入。
6.基于射频指纹的无线设备身份认证装置，其特征在于：所述认证装置包括：
获取模块，用于获取授权设备以及待认证设备的射频指纹；
模型建立模块，根据所获取的射频指纹为相应授权设备建立指纹识别模型；
身份判定模块，将待认证设备的射频指纹与已训练指纹识别模型进行判别。
7.一种计算机设备，包括存储器及处理器，所述存储器上存储有可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于：所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至5中任一项所述方法的步骤。
8.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于：所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至5中任一项所述的方法的步骤。
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| CN117857225A (zh) * | 2024-03-07 | 2024-04-09 | 国网江西省电力有限公司电力科学研究院 | 一种新能源电站采集终端用的身份认证***及方法 |
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