Enhanced Two-Way Privacy-Preserving PHY-Layer Authentication for UAV-Assisted MIMO Systems

计算机科学 计算机网络 认证(法律) 物理 图层(电子) 多输入多输出 报文认证码 物理层 计算机安全 密码学 频道(广播) 无线 电信 有机化学 化学
作者
Pinchang Zhang,Huangwenqing Shi,Jiankuo Dong,Ji He,Xiaohong Jiang,Fu Xiao
出处
期刊:IEEE Transactions on Dependable and Secure Computing [IEEE Computer Society]
卷期号:22 (6): 6998-7009
标识
DOI:10.1109/tdsc.2025.3594095
摘要

Authentication is a crucial method for ensuring the security of the unmanned aerial vehicle (UAV)-assisted communication systems; however, it also raises concerns about the leakage of private data. To address this problem, this paper focuses on the problem of identity authentication with privacy-preserving consideration. We propose a two-way privacy-preserving physical layer (PHY-Layer) authentication framework in a UAV-assisted multiple-input multiple-output (MIMO) communication system, by exploiting the carrier frequency offset (CFO) characterizing UAV identity and CFO-based session keys constructed by elliptic curve cryptography (ECC) to encrypt data frames. In particular, we first employ a MOOSE algorithm to extract the hardware fingerprint feature related to UAV, and based on the extracted CFO feature parameters, we devise an ECC-based algorithm for a session key negotiation. To achieve identity validation for the network parties, we establish a two-way authentication framework based on the resulting CFO feature parameters, and apply the CFO-based session key to encrypt data frames for avoiding the leakage of private data. Moreover, we derive the closed-form analytical expressions for the probabilities of the detection and false alarm for the rigorous performance analysis. Finally, we provide extensive numerical results to validate the proposed theoretical model and demonstrate its effectiveness in both identity authentication and privacy preservation. In comparison with the prior scheme, the proposed framework has a better robustness and privacy.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
1秒前
无聊的爆米花完成签到,获得积分10
1秒前
Yolen LI完成签到,获得积分10
1秒前
善良的碧灵完成签到,获得积分10
1秒前
魁梧的苗条完成签到,获得积分10
1秒前
可爱的函函应助叮叮叮采纳,获得10
1秒前
欧大大完成签到,获得积分10
2秒前
专注忻完成签到,获得积分10
2秒前
糟糕的铁锤举报Juanjuan求助涉嫌违规
3秒前
蟑先生发布了新的文献求助10
3秒前
4秒前
黑煤球完成签到,获得积分10
5秒前
宋芝恬完成签到,获得积分10
5秒前
5秒前
iris发布了新的文献求助10
5秒前
MOMO完成签到,获得积分10
6秒前
无花果应助独特老四采纳,获得10
7秒前
Yolen LI发布了新的文献求助10
7秒前
Akim应助happy8le采纳,获得10
7秒前
彭于晏应助Wayne采纳,获得10
8秒前
cdercder完成签到,获得积分0
8秒前
8秒前
9秒前
woshiwuziq发布了新的文献求助10
9秒前
小马甲应助Jason采纳,获得10
9秒前
Whispers完成签到,获得积分10
9秒前
10秒前
小番茄完成签到,获得积分10
10秒前
小蘑菇完成签到 ,获得积分10
10秒前
咸鸭蛋完成签到 ,获得积分10
10秒前
lx完成签到,获得积分10
11秒前
11秒前
快乐小狗完成签到,获得积分10
11秒前
pw完成签到 ,获得积分10
11秒前
11秒前
万千回忆完成签到,获得积分10
12秒前
黑煤球发布了新的文献求助10
12秒前
海洋发布了新的文献求助10
13秒前
橙子发布了新的文献求助10
13秒前
开心盼秋完成签到,获得积分10
13秒前
高分求助中
(应助此贴封号)【重要!!请各用户(尤其是新用户)详细阅读】【科研通的精品贴汇总】 10000
Organic Reactions, Volume 116 1500
VALIDATION OF THE TAYLOR, ALAMEL AND VPSC MODELS FOR PLASTIC ANISOTROPY MODELING OF SHEET METALS 1000
Geist der Kunst und Kultur 1000
Middleton's Allergy Principles and Practice 10th Edition(Middleton's Allergy 2-Volume Set, 10th Edition) 1000
Resistance Spot Welding Dataset for Automobile Body-in-White Quality Analysis 748
日本現代怪異事典 副読本 700
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 纳米技术 工程类 有机化学 化学工程 生物化学 计算机科学 内科学 物理 复合材料 催化作用 细胞生物学 无机化学 光电子学 物理化学 电极 基因
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 7401639
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 9006420
关于积分的说明 19172869
捐赠科研通 7035419
什么是DOI,文献DOI怎么找? 3231109
关于科研通互助平台的介绍 2393416
邀请新用户注册赠送积分活动 2212838