物聯(lián)網(wǎng)(IoT)的適用范圍不斷擴(kuò)大，意味著連接到互聯(lián)網(wǎng)的設(shè)備數(shù)量和類型不斷增加。物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備范圍可以從亞馬遜Alexa和GoogleHome到藍(lán)牙咖啡機(jī)和牙刷。與手機(jī)和計(jì)算機(jī)不同，這些物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備可能沒有強(qiáng)大的安全性。黑客可以通過較弱的設(shè)備滲透到網(wǎng)絡(luò)中，以訪問具有更高安全性的設(shè)備上的私人信息。

　　為物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備提高安全性非常具有挑戰(zhàn)性，因?yàn)樗鼈儽仨汅w積?。ㄒ赃m合設(shè)備）并且需要相對(duì)較低的功率（以避免耗盡設(shè)備）。通常，這些設(shè)備也不能執(zhí)行復(fù)雜的計(jì)算?？▋?nèi)基梅隆大學(xué)電氣與計(jì)算機(jī)工程系節(jié)能電路與系統(tǒng)(EECS)實(shí)驗(yàn)室的研究人員正在發(fā)明新方法來應(yīng)對(duì)這些挑戰(zhàn)。

　　在網(wǎng)絡(luò)中，設(shè)備（也稱為節(jié)點(diǎn)）已經(jīng)相互信任；也就是說，它們通過發(fā)送和接收信號(hào)來公開交流。如果外部設(shè)備試圖與節(jié)點(diǎn)交互，網(wǎng)絡(luò)將忽略它。黑客獲得網(wǎng)絡(luò)訪問權(quán)的一種方法是冒充受信任的節(jié)點(diǎn)。因此，創(chuàng)建安全措施必須涉及一個(gè)強(qiáng)大的過程，以驗(yàn)證任何嘗試通信的設(shè)備的身份。

　　實(shí)現(xiàn)無線安全系統(tǒng)的典型方法是通過某種加密機(jī)制，這需要一些物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備難以支持的計(jì)算能力，我們研究的重點(diǎn)是一種特定形式的低功耗安全機(jī)制，稱為射頻指紋識(shí)別。

　　射頻指紋(RFF)是指一種通過利用硬件變化來識(shí)別設(shè)備的方法，盡管在制造過程中使用了精度。這些變化導(dǎo)致設(shè)備傳輸?shù)臒o線電波具有獨(dú)特的特征。經(jīng)過信號(hào)處理后，這些特征可用于識(shí)別特定設(shè)備。

　　使RFF更難被黑客識(shí)別并因此模仿的一種方法是更改指紋的特征。這是一項(xiàng)艱巨的任務(wù)，特別是考慮到RFF是由無意的制造偏差造成的。其中一篇研究人員的論文著眼于使用功率放大器來改變?cè)O(shè)備的信號(hào)特征。

　　通常，每個(gè)設(shè)備都有固定的硬件特性，這些特性可能會(huì)隨著環(huán)境或隨著時(shí)間的推移而緩慢變化，但是這個(gè)功率放大器能夠自我重新配置，在一個(gè)設(shè)備中生成各種射頻指紋，防止攻擊設(shè)備的人模仿硬件特性。

　　這項(xiàng)工作使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)來處理和分類信號(hào)傳輸。研究人員發(fā)現(xiàn)，CNN能夠通過評(píng)估處理后信號(hào)中的RFF來準(zhǔn)確地將傳入信號(hào)分類為安全或不安全。

　　另一篇論文是關(guān)于使用貝葉斯神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(BNN)識(shí)別和分類RFF的概念驗(yàn)證研究。BNN依賴于貝葉斯統(tǒng)計(jì)，這解釋了其預(yù)測的不確定性。與傳統(tǒng)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)不同，對(duì)于任何給定的輸入，BNN不會(huì)每次都產(chǎn)生相同的輸出。與CNN一樣，他們發(fā)現(xiàn)BNN能夠快速準(zhǔn)確地完成這些任務(wù)。他們還發(fā)現(xiàn)可以使用輕量級(jí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，這意味著BNN不需要太多的計(jì)算能力。

　　這兩篇論文都顯示了使用RFF作為物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備安全措施的可喜結(jié)果。接下來，研究人員正計(jì)劃創(chuàng)建硬件，以便在將用于外太空的小型低功率設(shè)備中使用射頻指紋識(shí)別。保持物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備的安全對(duì)于保持網(wǎng)絡(luò)遠(yuǎn)離黑客是必要的。