指定的两篇论文
CSI-RFF
利用信道状态信息（CSI）中的微信号进行商品WiFi设备射频指纹识别的框架
micro-CSI 微小信号的射频指纹识别框架 可以用确保商品wifi设备的安全认证
主要目的是通过微CSI信号作为RF指纹来进行开放集认证，从而提高WiFi设备的身份验证安全
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核心技术：CSI-RFF框架提出了一种基于CSI曲线中微信号的RF指纹识别方法，称为“微CSI”。通过实验，发现微CSI信号是由RF电路的不完美引起的，可以作为设备的独特指纹，并且在不同型号的WiFi设备上表现出稳定性。该方法不仅可以在静止设备下有效，而且在设备移动的场景中也能保持较高的认证准确率。
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技术挑战：从CSI测量中提取微CSI信号的难度在于，CSI包含了无线信道的失真和RF电路的失真，两者难以分离。论文中提出了一种基于信号空间的分离方法，用于在视距（LoS）场景下有效地提取微CSI信号。
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总的来说，这篇论文通过利用微CSI信号提出了一种创新的WiFi设备射频指纹识别技术，解决了传统方法中的漏洞，并展示了其在实际场景中的应用潜力。
Real-time（实时）
利用与环境无关的物理特征来实时识别并防止伪造的WiFi连接
研究目标：
论文提出了一种基于物理层信息的设备指纹机制，用于识别和阻止伪造的WiFi连接，以应对传统网络安全机制难以解决的底层攻击问题。
主要贡献
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非线性相位误差作为指纹：研究发现，不同子载波的非线性相位误差随着WiFi网络接口卡（NIC）的变化而变化，这种特征是由于每个NIC的I/Q不平衡和不完美的振荡器引起的。这种相位误差在不同时间和环境下具有一致性和不变性，可以被用作NIC的签名。
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实时检测与预防：该机制能够实时计算并验证传输者的指纹，防止伪造设备模仿合法设备。实验表明，该机制在多种场景下都能可靠地检测和防止伪造的WiFi连接。
方法论
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指纹提取：通过从信道状态信息（CSI）中提取非线性相位误差作为设备指纹。这种指纹与时间和环境无关，仅由NIC的硬件特性决定。
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环境不变性：论文提出了多种方法来消除环境对相位误差的影响，如使用相位解缠、过滤包含陡峭相位变化的帧等，以确保指纹的稳定性。
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实时检测：在接收到每个数据包后，接收方计算其指纹，并与指纹库中的元素进行匹配，以验证其合法性。
综上所述，这篇论文提出了一种创新的WiFi安全机制，通过利用与环境无关的物理特征来实时识别和阻止伪造的WiFi连接，为提升WiFi网络的安全性提供了新的思路和方法。
