Testing and fingerprinting the physical layer of wireless cards with software-defined radios

Becker, Johannes K; Gvozdenovic, Stefan; Xin, Liangxiao; Starobinski, David

doi:10.1016/j.comcom.2020.05.031

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“…Os resultados obtidos demostram que as implementac ¸ões em SDR do protocolo IEEE 802.15.4 possuem uma latência média de 25 ms, considerada alta latência, uma vez que um rádio convencional possui uma latência de 8 ms. Essa alta latência observada inviabiliza a implementac ¸ão de protocolos com requisitos restritos de tempo. 2), em termos de uso de CPU, consumo de memória e latência [Becker et al 2020]. Bloessl et al implementam o protocolo IEEE 802.11p, que consiste em um padrão de comunicac ¸ão sem fio entre veículos, utilizando a ferramenta GNU Radio e um dispositivo USRP N210 [Bloessl et al 2013].…”

Section: Trabalhos Relacionadosunclassified

“…Trabalhos anteriores analisam os limites experimentais alcanc ¸ados em ambiente SDR utilizando apenas sistemas operacionais nativos [Schmid et al 2007] ou comparam diferentes arcabouc ¸os SDR, como GNU Radio e Cognitive Radios Test System version 2.0 (CRTSv.2) [Becker et al 2020]. Outros trabalhos buscam quantificar o impacto da virtualizac ¸ão em determinadas aplicac ¸ões, como roteadores virtuais [Mattos et al 2012] e ambientes de computac ¸ão em nuvem [Huber et al 2011].…”

Section: Introduc ¸ãOunclassified

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Uma Avaliação de Desempenho da Implantação de Rádio Definido por Software em Ambientes Virtualizados para Redes de Acesso Sem Fio em Nuvem

Bezerra¹,

Ferreira²,

Mattos³

2022

Anais Do XXI Workshop Em Desempenho De Sistemas Computacionais E De Comunicação (WPerformance 2022)

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A quinta geração (5G) da rede celular deve ser flexível para atender às diferentes demandas de conexão dos dispositivos de Internet das Coisas (IoT). A virtualização de rádios é uma técnica promissora, pois permite que diversos rádios virtuais heterogêneos coexistam em um mesmo hardware, enquanto o processamento é realizado remotamente. Uma abordagem viável para a implementação de rádios virtuais é através da virtualização de sistemas operacionais completos, tais como máquinas virtuais e contêiner. Este artigo avalia os limites experimentais da comunicação Ethernet do dispositivo de Rádio Definido por Software (Software Defined Radio - SDR) e os impactos da virtualização com intuito de verificar a adequabilidade dos ambientes virtuais para uso a criação de redes de acesso sem fio virtuais em nuvem. Os resultados mostram que o desempenho do contêiner se assemelha ao do Linux nativo.

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Section: Trabalhos Relacionadosunclassified

Section: Introduc ¸ãOunclassified

Uma Avaliação de Desempenho da Implantação de Rádio Definido por Software em Ambientes Virtualizados para Redes de Acesso Sem Fio em Nuvem

Bezerra¹,

Ferreira²,

Mattos³

2022

Anais Do XXI Workshop Em Desempenho De Sistemas Computacionais E De Comunicação (WPerformance 2022)

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“…Radio frequency fingerprint is a characteristic intrinsic to the hardware chain of an emitter device, that is unntentionally modulated to transmitted signals, and thus can be leveraged to discriminate the specific transmitter [1]. Radio frequency fingerprinting (RFF), also known as specific emitter identification (SEI), has a wide range of applications in wireless network security [2−4], cognitive radio [3,5], and spectrum management [6].…”

Section: Introductionmentioning

confidence: 99%

Unintentional modulation microstructure enlargement

Sun

Wang

Huang

2022

J. of Syst. Eng. Electron.

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Radio frequency fingerprinting (RFF) is a technology that identifies the specific emitter of a received electromagnetic signal by external measurement of the minuscule hardware-level, device-specific imperfections. The RFF-related information is mainly in the form of unintentional modulation (UIM), which is subtle enough to be effectively imperceptible and is submerged in the intentional modulation (IM). It is necessary to minimize the influence of the IM and expand the slight differences between emitters for successful RFF. This paper proposes a UIM microstructure enlargement (UMME) method based on featurelevel adaptive signal decomposition (ASD), accompanied by autocorrelation and cross-correlation analysis. The common IM part is evaluated by analyzing a newly-defined benchmark feature. Three different indexes are used to quantify the similarity, distance, and dependency of the RFF features from different devices. Experiments are conducted based on the real-world signals transmitted from 20 of the same type of radar in the same working mode. The visual image qualitatively shows the magnification of feature differences; different indicators quantitatively describe the changes in features. Compared with the original RFF feature, recognition results based on the Gaussian mixture model (GMM) classifier further validate the effectiveness of the proposed algorithm.

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A comprehensive evaluation of software-defined radio performance in virtualized environments for radio access networks

Bezerra,

de Oliveira,

Ferreira

et al. 2024

Ann. Telecommun.

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Testing and fingerprinting the physical layer of wireless cards with software-defined radios

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Uma Avaliação de Desempenho da Implantação de Rádio Definido por Software em Ambientes Virtualizados para Redes de Acesso Sem Fio em Nuvem

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Unintentional modulation microstructure enlargement

A comprehensive evaluation of software-defined radio performance in virtualized environments for radio access networks

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