NFC에서 무선 핑거프린팅 기술 적용을 위한 GAN 기반 채널데이터 증강방안

Woongsup Lee

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자료유형: 학술저널

저자정보: Woongsup Lee (Gyeongsang National University)

저널정보: 한국정보통신학회 한국정보통신학회논문지 한국정보통신학회논문지 제25권 제9호

발행연도: 2021.9

수록면: 1,271 - 1,274 (4page)

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RF fingerprinting based on deep learning (DL) has gained interests as a means to improve the security of near field communication (NFC) by allowing identification of NFC tags based on unique physical characteristics. To achieve high accuracy in the identification of NFC tags, it is crucial to utilize a large number of training data, however it is hard to collect such dataset in practice. In this study, we have provided new methodology to generate RF waveform from NFC tags, i.e., data augmentation, based on a conditional generative adversarial network (CGAN). By using the RF waveform of NFC tags which is collected from the testbed with software defined radio (SDR), we have confirmed that the realistic RF waveform can be generated through our proposed scheme.

#Generative adversarial network (GAN) #RF finger printing #NFC communication #Deep learning #Data augmentation

참고문헌 (11)

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S. C. G. Periaswamy, D. R. Thompson, and J. Di, “Fingerprinting RFID Tags,” IEEE Transactions on Dependable and Secure Computing, vol. 8, no. 6, pp. 938-943, Nov. 2011.

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J. Han, C. Qian, P. Yang, D. Ma, Z. Jiang, W. Xi, and J. Zhao, “GenePrint: Generic and Accurate Physical-layer Identification for UHF RFID Tags,” IEEE/ACM Transactions on Networking, vol. 24, no. 2, pp. 846-858, Apr. 2016.

P. Robyns, E. Marin, W. Lamotte, P. Quax, D. Singelée, and B. Preneel, “Physical-layer Fingerprinting of LoRa Devices Using Supervised and Zero-shot Learning,” in Proc. of WiSec, Boston, MA, USA, Jul. 2017.

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이 논문의 저자 정보

이웅섭

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