基于自适应滤波算法的有线网卡指纹提取方法

作     者：胡园园 胡爱群 李晟 刘佳琪 李冰 HU Yuanyuan;HU Aiqun;LI Sheng;LIU Jiaqi;LI Bing

作者机构：东南大学网络空间安全学院中国南京211189 东南大学信息科学与工程学院中国南京211111 南京理工大学紫金学院计算机学院中国南京210023 不详 

出 版 物：《信息安全学报》 (Journal of Cyber Security)

年 卷 期：2022年第7卷第4期

页      面：124-136页

核心收录：

学科分类：08[工学] 081201[工学-计算机系统结构] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）] 

基　　金：江苏省重点研发计划“电力物联网边缘接入安全技术研究与应用”项目(No.BE2019109)资助。 

主　　题：有线以太网网卡 指纹提取 LMS 算法 身份认证 

摘      要：有线设备接入认证是保障有线以太网安全的重要组成部分,其中MAC地址认证和设备数字证书认证是目前的主流身份认证方式,然而前者存在MAC地址易被篡改和伪造,后者存在系统复杂、使用不便等问题。基于设备指纹的物理层安全技术是解决这一问题的有效途径,并已在无线网络中得到广泛应用,但有线网络目前研究颇少。设备指纹的提取是物理层安全技术的一个重要环节,有线网络已有研究主要从10M有线网卡信号中提取指纹。本文提出了一种基于最小均方误差自适应滤波算法(LMS算法)从100M有线网卡信号中提取指纹的方法,该方法提取的网卡指纹产生自网卡及所在设备本身的物理特性,不可克隆,无法被篡改,而且指纹可直接通过分析网卡输出信号而得,简单方便。本文设计了一套基于LMS算法的网卡指纹提取系统,通过大量实验估算了合适的诸如收敛因子、滤波器阶数、数据长度等算法参数,并对提取的指纹进行了有效性验证。经过实验验证,使用本文方法提取的网卡指纹可有效识别出不同品牌和相同品牌不同类型的以太网网卡,在使用线性判别和集成子空间判别分类算法时,针对50块网卡的识别率可分别达到97.3%、98.5以上。