【精彩论文】一种基于射频指纹的电力物联网设备身份识别方法

观点凝练

摘要：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。
结论：在当今信息技术革命的浪潮中，中国正在大力推动电力物联网的建设。受制于设备硬件资源和网络资源，物联网存在潜在的通信安全隐患。针对此问题，本文提出使用射频指纹技术增强物联网设备无线接入阶段身份识别的准确性。利用深度学习实现适用于物联网场景的双向设备身份识别。通过利用通信双方间射频指纹的互易特性，将下行方向的用户识别任务转移到上行方向来完成，充分考虑了物联网场景中终端设备及基站间的多重不对称性，具有较好的实际应用价值。实验结果表明，所提出的方法具有很好地识别性能，弥补了传统单向身份识别中存在的安全漏洞，增强了物联网设备无线接入的通信安全。

引文信息

刘铭, 刘念, 韩晓艺, 等. 一种基于射频指纹的电力物联网设备身份识别方法[J]. 中国电力, 2021, 54(3): 80-88.LIU Ming, LIU Nian, HAN Xiaoyi, et al. A rf fingerprint based eiot device identification method[J]. Electric Power, 2021, 54(3): 80-88.

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编辑：杨彪

审核：方彤

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