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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2025-03-19 14:10 時系列特徴量とDTW距離を使った無線指紋デバイス識別法とその評価 ○菊池尊勝・柴田洸希（奈良先端大）・安本慶一（奈良先端大/理研AIP）・朱 金暁（東京電機大）・陳 寅（麗澤大）  BioX2024-103 CNR2024-34 |
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| 抄録 | （和） | 無線電波指紋 (RF Fingerprinting) は，無線送信機を認証するためにハードウェアの製造ばらつきから生じる個体特有の特徴を活用する有望な技術である．Cybernetic Avatar実現のために無線電波指紋ベースでのデバイス認証システムの実現が求められている．しかし，従来の手法で一般的に用いられる特徴量では分類クラス数が多い場合には，精度が低下するという課題がある． 本研究では，120台の同一型番の無線送信機から収集した電波データから特徴量を抽出し，時系列特徴量とDTW距離を使った新たな特徴量を作成する．新たに作成した特徴量を利用したデバイス識別モデルを構築し評価を行った． 結果，1フレーム内の特徴量のみを用いる従来手法のAccuracyが0.7451，F 1-measureが0.7383から，複数フレームにわたる時系列特徴量を用いる提案手法では，Accuracyが0.9883，F1-measureが0.9880に改善し，分類精度の大きな向上が見られた． |
| （英） | Wireless fingerprinting (RF fingerprinting) is a promising technique that utilizes individual unique features resulting from hardware manufacturing variations to authenticate wireless transmitters. To realize cybernetic avatars, it is necessary to realize a device authentication system based on radio fingerprints. However, with the feature quantity generally used in the conventional method, there is a problem that the accuracy is lowered when the number of classification classes is large. In this study, features were extracted from radio wave data collected from 120 wireless transmitters of the same model number, and new features were created using time series features and DTW distance. A device identification model using the newly created features was constructed and evaluated. As a result, the accuracy of the proposed method using time series features over multiple frames was improved from 0.7451 and 0.7383 of the conventional method using only one frame feature to 0.9883 and 0.9880 of the F1 measure. |
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| キーワード | （和） | 無線電波指紋 / デバイス認証 / 機械学習 / Cybernetic Avatar / / / / |
| （英） | Radio Frequency FingerPrint / Device Authentication / Machine Learning / Cybernetic Avatar / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 124, no. 440, BioX2024-103, pp. 90-95, 2025年3月. | |
| 資料番号 | BioX2024-103 | |
| 発行日 | 2025-03-11 (BioX, CNR) | |
| ISSN | Online edition: ISSN 2432-6380 | |
| 著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します．(許諾番号：10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) | |
| PDFダウンロード | BioX2024-103 CNR2024-34 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | BioX CNR |
| 開催期間 | 2025-03-18 - 2025-03-19 |
| 開催地（和） | 八丈ビューホテル（八丈島） |
| 開催地（英） | HACHIJO VIEW HOTEL (Hachijojima) |
| テーマ（和） | バイオメトリクスとコミュニケーション、および一般 |
| テーマ（英） | |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | BioX |
| 会議コード | 2025-03-BioX-CNR |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 時系列特徴量とDTW距離を使った無線指紋デバイス識別法とその評価 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Evaluating Effectiveness of Temporal Features and DTW Distance for RF-Fingerprinting based Authentication |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 無線電波指紋 / Radio Frequency FingerPrint |
| キーワード(2)（和/英） | デバイス認証 / Device Authentication |
| キーワード(3)（和/英） | 機械学習 / Machine Learning |
| キーワード(4)（和/英） | Cybernetic Avatar / Cybernetic Avatar |
| キーワード(5)（和/英） | / |
| キーワード(6)（和/英） | / |
| キーワード(7)（和/英） | / |
| キーワード(8)（和/英） | / |
| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） | 菊池 尊勝 / Takamasa Kikuchi / キクチ タカマサ |
| 第1著者 所属（和/英） | 奈良先端科学技術大学院大学 (略称： 奈良先端大) Nara Institute of Science and Technology (略称： NAIST) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 柴田 洸希 / Koki Shibata / シバタ コウキ |
| 第2著者 所属（和/英） | 奈良先端科学技術大学院大学 (略称： 奈良先端大) Nara Institute of Science and Technology (略称： NAIST) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 安本 慶一 / Keichi Yasumoto / ヤスモト ケイイチ |
| 第3著者 所属（和/英） | 奈良先端科学技術大学院大学/理化学研究所AIP (略称： 奈良先端大/理研AIP) Nara Institute of Science and Technology/ RIKEN Center for Advanced Intelligence (略称： NAIST/RIKEN AIP) |
| 第4著者 氏名（和/英/ヨミ） | 朱 金暁 / Jinxiao Zhu / ジュウ ジンシャオ |
| 第4著者 所属（和/英） | 東京電機大学 (略称： 東京電機大) Tokyo Denki University (略称： TDU) |
| 第5著者 氏名（和/英/ヨミ） | 陳 寅 / Yin Chen / チェン イン |
| 第5著者 所属（和/英） | 麗澤大学 (略称： 麗澤大) Reitaku University (略称： Reitaku Univ.) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2025-03-19 14:10:00 |
| 発表時間 | 30分 |
| 申込先研究会 | BioX |
| 資料番号 | BioX2024-103, CNR2024-34 |
| 巻番号（vol） | vol.124 |
| 号番号（no） | no.440(BioX), no.441(CNR) |
| ページ範囲 | pp.90-95 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2025-03-11 (BioX, CNR) |
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