Physical-Layer Authentication for Internet of Things via WFRFT-Based Gaussian Tag Embedding
Notice bibliographique
Résumé
Internet of Things (IoT) is regarded as the fundamental platform for many emerging services, such as smart city, smart home, and intelligent transportation systems. With ever-increasing penetration of IoT, it becomes of great importance to ensure the IoT security, as the security threats are extended from the cyber world to the physical world. In this article, we investigate physical-layer authentication to help verify the identity of IoT entities for preventing unauthorized access to information or service. Specifically, we propose a Gaussian-tag-embedded physical-layer authentication (GTEA) scheme by using a weighted fractional Fourier transform (WFRFT). Through the superimposition of a low-power Gaussian WFRFT tag onto the message signal, the legitimate receiver can verify the authenticity of the received signal at the physical layer, without being detected by adversaries. Moreover, security analysis shows that with the deliberately designed Gaussian tag, the GTEA scheme is robust against spoofing and replaying attacks. In addition, tradeoff analysis and simulation results are provided to demonstrate the capability of the GTEA scheme in achieving reliability of the message delivery, stealth of the embedded tag signal, and balancing the tradeoff among the robustness of user authentication. Moreover, a prototype is further developed using FPGA and experiments are conducted to demonstrate the effectiveness and performance improvement of the proposed GTEA scheme.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».