Ученые из РТУ МИРЭА разработали методы и алгоритмы распознавания флуктуаций электромагнитных полей — сигнальных радиоизображений, спектрально определяемых схемоархитектурными, радиофизическими и топологическими характеристиками малых объектов или электронных устройств. Используя методы статистической радиофизики, частотно-временные методы анализа и нейросетевые алгоритмы, специалисты создали аппаратуру для регистрации и распознавания сигнальных радиоизображений различных устройств.
Ученые МИРЭА разработали способ распознавания электронных устройств по радиогеному / © Kae, ru.wikipedia.org
Исследователи выяснили, что уникальный идентификатор радиоизображения (радиогеном) формируется на основе физических параметров объекта, таких как структура и набор радиофизических характеристик. Он позволяет получать информацию о радиофизических параметрах как облучаемого, так и излучающего электронного устройства. Результаты проекта опубликованы в Russian Technological Journal.
Понятие «радиогеном» или radiogenic было впервые введено в 2022 году Михаилом Костиным и впервые использовано в авторской работе Vector S-Parametric Analysis of Signal Phase Dynamic Radio Images, опубликованной в журнале Doklady Physics издательства Springer. Устройство не способно вносить какие-либо изменения в работу других устройств. Основные улучшения — работа над оптимизацией нейровизионной сети.
Михаил Костин, доктор технических наук, доцент, заведующий кафедрой радиоволновых процессов и технологий Института радиоэлектроники и информатики РТУ МИРЭА: «Действительно, электромагнитное поле, наводимое цифровыми гаджетами, например, смартфоном, ноутбуком или Embedded-устройством, может быть представлено набором реперных идентификаторов – радиогеномов, то есть суперпозицией физически неклонируемых функций в виде системы спектрально-временных радиопортретов.
Радиогеном по аналогии с биометрикой узора отпечатков пальцев или ржаной оболочки глаза человека представляет собой точно такой же уникальный, однако «радиоволновой отпечаток» – вторичный радиосигнал малой мощности, излучаемый схемотехнической архитектурной электронного гаджета, с помощью которого бесконтактно на заданном расстоянии возможно распознать одно из тысячи однотипных смарт-устройств, используя программно-аппаратные решения, построенные на основе сверточной нейровизионной сети».
Результаты исследования показали, что технология сигнального радиовидения предоставляет новые возможности для определения радиофизических характеристик электронных устройств. Это особенно полезно при создании новых СВЧ-технологий, телемониторинга и ближнего радиообнаружения. Анализ радиоизображений помогает обнаруживать скрытые дефекты в электронике, что полезно в сервисных центрах для ремонта и обслуживания смарт-устройств. Радиогеном можно применять при реинжиниринговых исследованиях электронных средств для проверки их подлинности или технической аутентичности.
Константин Бойков, доктор технических наук, доцент кафедры радиоволновых процессов и технологий Института радиоэлектроники и информатики РТУ МИРЭА: «Основные сложности возникают при частотно-временном разложении радиоизображений на составляющие и извлечении из них интересующих физических и кодовых параметров. Здесь существуют объективные причины, по которым невозможно одновременно получить достоверные значения всех параметров заданного устройства. Для повышения достоверности приходится дополнительно прибегать к методам статистического анализа, что увеличивает время преобразования и повышает ресурсоемкость нейровизионной системы».
Научно-практические результаты исследований учеными получены на базе учебно-научного центра TESLA кафедры радиоволновых процессов и технологий Института радиоэлектроники и информатики РТУ МИРЭА.
