ASSESSMENT OF FEATURES AND CLASSIFIERS FOR BLUETOOTH RF FINGERPRINTING
Date
2022-02-14
Authors
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Publisher
Abstract
In this thesis, we introduced a novel technique to enhance the security at physical
layer of wireless networks. This is based on the use of radio freqency (RF)
fingerprinting for Bluetooth (BT) signals. BT signal records are acquired from
twenty different cell phone brands, models, and serial numbers. One hundred fifty
records are collected from each device. For the first time, Hilbert Huang Transform
(HHT) are used for the BT device identification with such huge data set. By means
of the signals’ energy envelopes with some improvements, the transient signals are
detected accurately. Through the Empirical mode decomposition (EMD) and Hilbert
Transform (HT), the HHT is implemented to obtain Time Frequency Energy
Distributions (TFED) of the detected transients. Thirteen features are extracted from
the signals’ transients and their TFEDs. The extracted features are pre-processed to
enhance their usability. Different classifiers are employed with the extracted features
for device identification, and comparative analysis of the classifiers is also provided.
The classifier performance is examined for different SNR levels from 8 dB to 35+
dB . The identification performance demonstrates the feasibility of the method.
Description
BLUETOOTH SİNYALLERİNİN RF PARMAK İZİ YÖNTEMİ İLE
SINIFLANDIRILMASINDA ÖZNİTELİKLER VE SINIFLANDIRICILARIN
DEĞERLENDİRİLMESİ
ÖZ: Bu tez çalışması, kablosuz ağların güvenliği için fiziksel katmanda özgün yöntemler geliştirilmesi üzerinedir. Bunun için, RF parmak izi kullanılarak, Bluetooth (BT) sinyalleri üzerinde çalışılmıştır. RF parmak izi tespiti için kapsamlı BT sinyalleri kullanılmıştır. Bu kapsamda, 20 farklı marka, model ve seride BT cihazına yönelik kayıtlar toplanmıştır. Her bir cihazdan da 150 sinyal kaydı alınmıştır. Bu çalışma ile Hilbert-Huang Dönüşümü (HHT) ilk defa BT cihaz kimliklendirmesinde kullanılmıştır. Amprik Kip Ayrıştırma (EMD) ve Hilbert Dönüşümü kullanımı ile HHT tekniği, zaman-frekans-enerji dağılımları üzerinde çalışma imkanı vermektedir. Sinyal enerji zarfı kullanılması suretiyle geçici rejim sinyalleri bazı iyileştirmeler ile tespit edilmektedir. Geçici rejim sinyalleri ile zaman-frekans-enerji dağımları üzerinden toplam 13 farklı öznitelik çıkarılmaktadır. Öznitelikler, kullanılabilirlik açısından ön işleme tabi tutulmaktadırlar. Ardından aynı veri seti ve öznitelikler üzerinde farklı sınıflandırıcılar çalıştırılarak, sınıflandırıcıların başarım analizi de ilk defa bu çalışmada sunulmaktadır. Sınıflandırıcı başarım analizleri 8 dB ile 30+ dB arasında farklı sinyal-gürültü oranlarında yapılmaktadır. Sınıflandırma başarım sonuçları yöntemin kullanılabilirliğini göstermektedir.
ÖZ: Bu tez çalışması, kablosuz ağların güvenliği için fiziksel katmanda özgün yöntemler geliştirilmesi üzerinedir. Bunun için, RF parmak izi kullanılarak, Bluetooth (BT) sinyalleri üzerinde çalışılmıştır. RF parmak izi tespiti için kapsamlı BT sinyalleri kullanılmıştır. Bu kapsamda, 20 farklı marka, model ve seride BT cihazına yönelik kayıtlar toplanmıştır. Her bir cihazdan da 150 sinyal kaydı alınmıştır. Bu çalışma ile Hilbert-Huang Dönüşümü (HHT) ilk defa BT cihaz kimliklendirmesinde kullanılmıştır. Amprik Kip Ayrıştırma (EMD) ve Hilbert Dönüşümü kullanımı ile HHT tekniği, zaman-frekans-enerji dağılımları üzerinde çalışma imkanı vermektedir. Sinyal enerji zarfı kullanılması suretiyle geçici rejim sinyalleri bazı iyileştirmeler ile tespit edilmektedir. Geçici rejim sinyalleri ile zaman-frekans-enerji dağımları üzerinden toplam 13 farklı öznitelik çıkarılmaktadır. Öznitelikler, kullanılabilirlik açısından ön işleme tabi tutulmaktadırlar. Ardından aynı veri seti ve öznitelikler üzerinde farklı sınıflandırıcılar çalıştırılarak, sınıflandırıcıların başarım analizi de ilk defa bu çalışmada sunulmaktadır. Sınıflandırıcı başarım analizleri 8 dB ile 30+ dB arasında farklı sinyal-gürültü oranlarında yapılmaktadır. Sınıflandırma başarım sonuçları yöntemin kullanılabilirliğini göstermektedir.
Keywords
engineering systems