2018-08-07 論文100本ノック 5: LAMP: Lightweight and Accurate Malicious Access Points Localization via Channel Phase Information

  • from: none
  • 著者: Liangyi Gong
  • 所属; Tianjin University of Technology (天津理工大学)
  • 発行年: 2018
  • 学会: The 13th Internatinal Conference on Wireless Algorithms, Systems and Applications (WASA2018)
  • どんなもの:
    • 悪意のあるAPの場所特定をChannel State Informationを使ってコモディティハードウェアで実現
    • LAMP(Leightweight and Accurate Malicious access Point localization)の提案
  • 先行研究と比べてどこがすごい
    • RSSI ではなく CSI を利用
      • indoor multipathの影響を抑える
    • 単一デバイスによる三角測量
      • 複数デバイスをばらまくことなく実現
    • 精度: 方向 5度以内、位置 35cm 以内で特定
  • 技術や手法のキモはどこ？
    • 要素
      • Channel Phase Information を取得
      • 特徴抽出: フィルタでフェーズ情報をサニタイズ
      • 方向検知
        • self-adaptive MUSIC (MUltiple SIgnal Classification)アルゴリズムを利用
      • 三点測量
    • 特徴抽出
      • CSIからのフェーズ情報の逆算に Linear Transformation を利用、ランダム誤りを抑制
      • ノイズ除去にはSavitsky-Golay フィルタを適用
    • 方向測定
      • RFオシレータによるCSI中のフェーズオフセットによるエラーを self adaptive MUSICで補正
    • 方向キャリブレーション
      • アンテナをチェイン1とチェイン2、チェイン2とチェイン3の組み合わせでグループ化
    • 位置特定
      • 1地点で、位置(x1, y1)と方向θ1がわかる
      • これを複数子(>2)測定して組み合わせ、基本的には2より上の地点数
  • どうやって技術・手法の有効性を検証した？
    • 壁ありのオフィスフロアにAPをおいて、三点測量を実施
      • クライアントには Intel Wi-Fi Link 5300を利用 + Linux CSI Tools
      • モニタモードで5.32GHz帯を見る
    • 位置特定の精度
      • 見通し(LOS)ありなら50%は35cm以内の誤差で特定できることを確認
      • LOSなしでも50%は45cm以内の誤差
    • 方向の精度
      • self adaptive MUSICの有効性として 50% 以内は6度以内の誤差であることを確認
      • 単なるMUSICだと11度
  • 議論はある
    • self-adaptive MUSICも本研究の貢献ぽいけど理論的背景が述べられていない気がする
  • この中で出てきた次に読むべき論文リスト
    • 6, 7: プロフェッショナルハードウェアを用いた位置測定
      • [6]: Shah, S.F.A., Srirangarajan, S., Tewfik, A.H.: Implementation of a directional beacon-based position location algorithm in a signal processing framework. IEEE Trans. Wirel. Commun. 9(3), 1044–1053 (2010)
      • [7] Subramanian, A.P., Deshpande, P., Jie, G., Das, S.R.: Drive-by localization of road-side WiFi networks. In: The Conference on Computer Communications, INFOCOM 2008, pp. 718–725. IEEE (2008)
    • 1, 5, 8: RSSIベース
      • [1]: Adelstein, F., Alla, P., Joyce, R., Iii, G.G.R.: Physically locating wireless intruders. In: Proceedings of the International Conference on Information Technology: Coding and Computing, ITCC, vol. 1, pp. 482–489 (2004)
      • [5]: Schweitzer, D., Brown, W., Boleng, J.: Using visualization to locate rogue access points. Consortium for Computing Sciences in Colleges (2007)
      • [8]: Yang, Z., Zhou, Z., Liu, Y.: From RSSI to CSI: indoor localization via channel response. ACM Comput. Surv. 46(2), 1–32 (2013)
  • 所感
    • 手元にあるデバイスだしやりたいことに一番近いことだったんで、もうすこしこまかい情報を載せてほしい感じ…
    • self adaptive MUSICとかあまりに説明がなかったけどMUSICはともかくとしてself-adaptiveの方は有名なの？

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