[发明专利]基于信号差的无线设备瞬态及稳态设备指纹提取与识别方法

说明书

本发明公开了一种基于信号差的无线设备瞬态及稳态射频指纹提取与识别方法，包括信号预处理、信号差值获取、分阶段信号差值的获取、分类器结果输出及指纹识别结果获得五个步骤，通过将采集后预处理的信号与标准信号做差，提取出差值信号的开始瞬态、结束瞬态、稳态部分，使用机器学习算法对其分别处理后得到表征分类概率的距离值，将多个分类器的结果进行集成学习后重新判断，可以获得无线设备多特征下的联合身份认证结果，能够实现基于设备指纹的与发射信号的数据无关的无线设备身份认证，具有较好的实用性与鲁棒性。

技术领域

本发明属于信息安全的技术领域，尤其涉及一种基于信号差的无线设备瞬态及稳态设备指纹提取与识别方法。

背景技术

随着无线通信理论及其应用的发展，移动终端设备已被普遍用于人们的工作与生活，是当今社会不可或缺的一部分。然而，无线通信网络的开放性使得移动终端设备更易受到恶意攻击，如数据嗅探攻击、中间人攻击等，导致通信数据的机密性与完整性受到损害。因此，对于无线通讯设备安全隐患的研究和预防得到了学界重视及深入研究。其中，由于无线设备的接入安全是无线网络安全的重要一环，无线接入点和终端用户对通信设备的识别和认证成为当前研究的主要对象。

传统的无线通信加密认证模式大多基于物理层以上，主要以用户设备提供的认证信息为认证目标。即使用密码学理论，通过数据加密与安全协议保证通信双方的合法性及通信数据的完整性、机密性。例如，应用IPsec(IP Security)协议的IPv6技术，通过ESP(Encapsulating Security Payloads)协议指定加解密算法和认证算法，通过IKE(Internet Key Exchange)协议来进行密钥的管理和交换。用户提供hash值等身份信息作为认证目标，接收方通过AH协议确认数据发送方的真实身份，以及数据在传输过程中是否遭篡改等。随着计算机性能的大幅提升，密码学领域的现有研究亟待突破。此外，身份信息的泄露也是影响当前认证系统的问题之一，攻击者能够利用协议漏洞或泄露的密钥来威胁通信系统的安全。因此，在存在通信安全隐患的场景，迫切需要更加安全可靠的身份识别与检测方法。

在通信系统安全中，基于射频指纹的终端识别是一种不依赖协议特性的移动设备身份认证的物理层解决方案。射频指纹来自射频设备发射端组件的非线性偏差，由设备本身的物理特性、电子元件构成等因素导致，也与设备的老化程度相关。即使制造与封装工艺相同，也存在因生产标准的容差导致的射频指纹差异，这种差异不会影响设备的正常使用，并且具有唯一性，难以被仿制或篡改，因此射频指纹可以作为识别与检测无线设备身份的物理层特征。通过采样分析无线终端的射频信号，能够提取其射频指纹，进而在不影响上层协议的前提下，实现基于物理层的移动终端身份认证与检测。

但是，相同设备在不同的发射设置下，从信号中提取的射频指纹存在差异，往往会导致设备特征一定程度上的变化，造成终端身份认证的混淆。因而如何减小从相同设备发射的不同信号中提取的射频指纹的差异、提高射频指纹对设备身份表征的精准度就成了现有信息安全技术领域中急需解决的问题。

发明内容

本发明正是针对现有技术在实际应用中存在的问题，提供一种基于信号差的无线设备瞬态及稳态设备指纹提取与识别方法，通过将采集后预处理的信号与标准信号做差，提取出差值信号的开始瞬态、结束瞬态、稳态部分，使用机器学习算法对其分别处理后得到表征分类概率的距离值，将多个分类器的结果进行集成学习后重新判断，可以获得无线设备多特征下的联合身份认证结果，能够实现基于设备指纹的与发射信号的数据无关的无线设备身份认证，具有较好的实用性与鲁棒性。

为了实现上述目的，本发明采取的技术方案是：基于信号差的无线设备瞬态及稳态设备指纹提取与识别方法，包括如下步骤：

S1，信号预处理：接收设备采集信号，并对采集的信号进行信号预处理，随后通过检测或解调后，获得标准的发射信号序列，所述信号预处理至少包括对采集信号的能量估计与归一化、时间同步、载波频率偏差与相位偏差的估计和补偿；