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题名一种基于射频指纹的电力物联网设备身份识别方法
被引量:12
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作者
刘铭
刘念
韩晓艺
彭林宁
付华
陈一悰
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机构
北京交通大学计算机与信息技术学院(交通数据分析与挖掘北京市重点实验室)
东南大学网络空间安全学院
国网陕西省电力公司电力科学研究院
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出处
《中国电力》
CSCD
北大核心
2021年第3期80-88,共9页
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基金
国家自然科学基金资助项目(基于设备指纹的无线物联网设备身份识别研究,61971029)
江苏省重点研发计划资助项目(BE2019109)。
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文摘
由于通信媒介的开放性,电力物联网设备的无线通信过程面临着信息安全风险。提出使用无线设备固有的射频指纹作为物联网设备身份识别的依据,并利用深度学习技术实现双向设备身份识别,以增强无线接入阶段的安全性。该方法采用边缘计算的思路,利用通信信道双向的互易性,将物联网终端设备需要完成的基站身份学习任务转移到基站处完成,降低了对于物联网设备算力、存储、能耗等方面的需求,适用于物联网应用场景。实验结果表明,该方法能够达到良好的设备身份识别性能。
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关键词
电力物联网
射频指纹
无线接入安全
信道互易
设备身份识别
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Keywords
Electric Internet of Things
radio frequency fingerprint
radio access security
channel reciprocity
device identification
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分类号
TP391.44
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
TM73
[电气工程—电力系统及自动化]
TN929.5
[电子电信—通信与信息系统]
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