Authentification par empreinte radio pour l’IoT

Radio frequency fingerprinting in IoT context

• Auteur / Autrice : Louis Morge-Rollet
• Direction : Roland Gautier
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Télécommunications
• Date : Soutenance le 28/09/2023
• Etablissement(s) : Brest, École nationale supérieure de techniques avancées Bretagne
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Sciences pour l'ingénieur et le numérique
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Laboratoire en sciences et techniques de l'information, de la communication et de la connaissance
• Jury : Président / Présidente : Jean-Pierre Cances
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Abdelmalek Toumi, Frédéric Le Roy, Denis Le Jeune, Charles Canaff
• Jury : Rapporteur / Rapporteuse : Abdel-Ouahab Boudraa, Arsenia Chorti

Mots clés

Mots clés contrôlés

Apprentissage profond

Systèmes de sécurité

Mesures de sûreté

Internet des objets

Mots clés libres

Empreinte digitale RF

Internet des objets

Apprentissage des fonctionnalités

Apprentissage en profondeur

RF Fingerprinting

Internet of Things

Feature learning

Deep learning

Résumé

L’internet des objets ou Internet of Things (IoT) désigne les objets reliés à internet, qui intègrent des capteurs et/ou des actionneurs. Leur prolifération augmente considérablement le risque de cybermenaces, il est donc nécessaire de proposer des contre-mesures afin de sécuriser leurs communications, notamment au niveau de la couche physique. Une des possibilités consiste à s’assurer de l’authenticité des messages transmis en utilisant de l’authentification par empreinte radio ou Radio Frequency Fingerprinting (RFF). Plus particulièrement, ce type de méthodes exploitent les imperfections des composants d’un émetteur radio, voire celles du canal de propagation, qui sont considérées comme uniques. L’approche défendue dans ce manuscrit consiste à étudier les propriétés nécessaires à l’utilisation du RFF dans un contexte IoT, mais aussi les méthodes qui en découlent, ainsi que leurs implémentations. Tout d’abord, trois propriétés ont été introduites : l’adaptabilité, la scalabilité et la complexité. Ensuite, deux méthodes de RFF prenant en compte ces propriétés ont été proposées : les réseaux siamois pour le RFF et les RF eigenfingerprints. Celles-ci présentent notamment un compromis entre scalabilité et complexité, permettant d’adresser différents cas applicatifs. Pour finir, l’implémentation de ces méthodes a été considérée, que ce soit au sein d’un réseau ou au niveau d’un appareil IoT.

The Internet of Things (IoT) defines the objects connected to the Internet, which integrate sensors and/or actuators. Their proliferation considerably increases the risk of cyber threats. Therefore, it is necessary to propose countermeasures in order to secure their communications, especially at the physical layer. One of the possibilities consists in ensuring the authenticity of the messages transmitted by using Radio Frequency Fingerprinting (RFF). Particularly, this type of method exploits the imperfections of the components of a radio transmitter, or even those of the propagation channel, which are considered as unique. The approach defended in this manuscript consists in studying the properties necessary for the use of the RFF in an IoT context, but also the methods which result from it, as well as their implementations. First, three properties were introduced: adaptability, scalability and complexity. Then, two RFF methods taking into account these properties have been proposed: the siamese networks for RFF and the RF eigenfingerprints method. These present a compromise between scalability and complexity, allowing possibility to address different use cases. Finally, the implementation of these methods was considered, either within a network or on IoT device.