Статья посвящена обзору различных методов идентификации электронных устройств, включая анализ электромагнитных полей и применение нейронных сетей сверточного типа. Описывается метод создания уникального фингерпринта, что является важным шагом в процессе идентификации устройств. На основе полученных данных в ходе анализа уникальных метрик источников ПЭМИН был сформирован метод идентификации типа и режимов работы электронных устройств.
< ... >
The article is dedicated to reviewing various methods of electronic device identification, including electromagnetic field analysis and the use of convolutional neural networks. The method of creating a unique fingerprint is described, which is an important step in the device identification process. Based on the obtained data and the analysis of unique metrics of the sources of electromagnetic interference, a method for identifying the type and operating modes of electronic devices was formed.
Keywords:
identification, electronic computing devices, electromagnetic fields, low-frequency fields, fingerprint, security, cybercrime, analytical metrics, confidentiality, unique parameter, TEMPEST, convolutional neural networks, power spectral density
Полную версию статьи смотрите на страницах журнала «Защита информации. Инсайд»
