卡内基梅隆大学(CMU)的研究人员通过开发射频指纹(RFF)技术,增强了物联网(IoT)设备的安全性,使其更具抵御剥削的弹性。
RFF可用于通过检测产生独特无线电波签名的硬件变化来识别特定的物联网设备。
CMU的Jiachen Xu使用功率放大器通过改变物联网信号的特征来挫败RFF的利用,卷积神经网络通过评估处理信号中的RFF将传入信号分类为安全或不安全。
研究人员还证明,贝叶斯神经网络可以快速、准确地识别和分类RFF,而不需要过多的计算能力。
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