基于深度学习的开放集无线发射机授权方法

无线信号包含发射机特有特征，可用于验证发射机身份并辅助实现认证与授权系统。近来，利用深度学习进行发射机识别受到广泛关注。然而，现有深度学习工作将问题视为闭集分类，即神经网络在有限的一组已知发射机中进行分类。无论该集合多大，都无法涵盖所有存在的发射机。该闭集之外的恶意发射机一旦进入通信范围，便会危及系统安全。本文中，我们提出一种基于开放集识别的发射机授权深度学习方案。我们所提方案识别一组授权发射机，同时通过将其信号识别为离群值来拒绝任何其它未见发射机。我们针对该问题提出三种方法，并在一个WiFi捕获数据集上展示了它们拒绝未授权发射机信号的能力。我们考虑了所需的训练数据结构，并表明训练集中含有已知未授权发射机的信号时准确率会得到提升。