【摘要】：無線網絡是國家重要信息基礎設施,廣泛應用于各個重大行業(yè)。無線信道具有廣播和開放的特性,導致信息在無線網絡傳輸過程中面臨各種安全威脅。傳統(tǒng)無線網絡中的安全機制主要應用密碼學方法,通過在通信實體間共享秘密信息(密鑰),從而實現加密認證等機制來保證網絡層及上層的通信安全。近年來,物聯網(IoT)和第五代通信(5G)為首的新技術和應用不斷涌現,改變了無線網絡的部署方式:網絡節(jié)點的數量不斷增加,體積不斷減小,移動性和分布性特征日趨明顯。這些新的特征不但增加了密鑰分發(fā)和管理的難度,同時也提高了網絡節(jié)點受到物理攻擊導致秘密信息被竊取的風險。因此,基于秘密信息共享的密碼學方法已經無法滿足需要,無線網絡安全面臨新的嚴峻挑戰(zhàn)。物理層安全技術是一種新的安全技術,作為基于密碼學的安全技術的一種補充,主要使用物理信道或者物理設備的物理特征來實現保密通信或者設備認證等安全機制。由于這些特征主要來自于周圍的環(huán)境或生產過程,具有隨機性,難以偽造和篡改,可唯一標識設備。本文主要研究物理層認證技術,以無線發(fā)送設備的射頻缺陷指紋特征為依據,實現對信息源的驗證,從而發(fā)現設備偽造攻擊,提高網絡安全性能。針對無線射頻指紋特征關聯度低、穩(wěn)定性差的問題,本文聚焦無線設備物理層特征融合與內生身份構建技術,旨在通過無線設備物理層特征的提取融合、分析擬合、關聯挖掘,實現終端設備內生身份構建與物理層快速身份認證,確保無線收發(fā)設備身份的真實性。主要研究內容如下:針對無線設備物理層特征差異性小、信道特征環(huán)境影響隨機,難以滿足物理層身份的高精度、持續(xù)穩(wěn)定的安全需求,本文采用特征融合思想,提出基于調制解調信號誤差向量的物理層特征融合方法;應用AMRA模型對融合特征的穩(wěn)定性進行驗證,提出基于ARMA模型擬合參數的臨時身份構建方法,解決現有物理層臨時通訊身份認證過程中物理層特征不穩(wěn)定的問題,實現物理層多特征融合與重構,提高無線設備臨時身份的可區(qū)分度和穩(wěn)定性;實驗結果表明,基于臨時身份的物理層認證,設備區(qū)分識別度最高達到95%。針對長期通訊過程中無線設備原器件老化導致設備身份特征變化問題,采用神經網絡深度學習思想,結合無線設備內生融合特征序列的長期非線性特征,提出基于MP神經元模型的多內生融合特征擬合方法;基于LSTM神經網絡,提出多擬合模型的組合關聯分析方法,實現長短期內生融合特征非線性關系的深度挖掘;應用LSTM細胞門權重矩陣向量,構建設備全局長期內生身份和本地短期內生身份。針對無線自組網絡群組認證密鑰交換的泄漏攻擊問題,采用物理層無密鑰身份認證思想,結合全局長期身份和本地短期身份模型,設計基于物理層融合特征內生身份表征序列相關度匹配無密鑰認證協(xié)議,解決被動密鑰身份泄露攻擊問題,實現了無線自組網絡長期無密鑰物理層身份認證。實驗結果表明,本文所提身份構建方法和認證協(xié)議身份識別率≥99%。最后,設計并實現了基于IEEE 802.11協(xié)議的無線設備內生特征采集平臺,結合無線設備物理層特征融合方法和內生身份模型構建方法,將本文提出的無線設備內生融合特征身份應用到該平臺中,并通過實驗驗證了融合特征序列的穩(wěn)定性和物理層無密鑰內生身份認證方法的可行性。
【學位授予單位】：西安電子科技大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2019
【分類號】：TN918.4
【圖文】：

一描述設備身份的特征，用于進行物理層的身份識別。1.2.2 基于設備特征的物理層認證基于無線收發(fā)設備特征的物理層認證研究，利用了無線收發(fā)設備在制造和生產中，因元器件非理想化誤差、制造環(huán)境、封裝工藝不同導致的設備在頻率、時位上的射頻缺陷特征，即無線設備的內生特征。無線設備內生特征與生俱來，不制、更改、偽造。目前，針對設備內生特征的研究分為兩類，一類是通過提取設態(tài)響應特征來區(qū)分設備[30-33]；另一類是通過設備的穩(wěn)態(tài)響應特征實現對設備的[34-38]。(1) 基于瞬態(tài)響應的射頻指紋特征提取設備的瞬態(tài)響應特征是指無線設備從靜止待機狀態(tài)到發(fā)送接收狀態(tài)轉換過程瞬時振幅、瞬時相位和瞬時頻率會出現從低到高的瞬時變化，通過計算無線瞬時波形的振幅、頻率和相位的統(tǒng)計特征，如方差2σ 、偏度γ 、峰度k 等，來描述和設備，即設備的射頻指紋特征(RF-DNA，radiofrequencydistinctnativeattribute)[9

西安電子科技大學碩士學位論文(2) 基于穩(wěn)態(tài)相應的射頻指紋特征提取設備的穩(wěn)態(tài)響應特征，是無線設備正常工作時，在時域、頻域、空間等不同維度反映出的設備固有缺陷特征，可為超視距物理層身份認證提供身份參考。在文獻[44]中，提出面向無線通信設備頻率偏移缺陷特征的身份認證模型，如圖 1.2[44]所示。圖中，Alice 作為合法的無線電發(fā)送機向 Bob 發(fā)送信號；Eve 作為攻擊者試圖模仿 Alice發(fā)送偽造信號，以欺騙 Bob。在物理層認證中，Bob 的主要工作是通過分析接收到的信號，鑒別信號的來源是否來自合法發(fā)送者 Alice，或者來自攻擊者 Eve。

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