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个人简介

彭林宁 职称:副教授 教育背景 工学学士(信息工程),东南大学,2006年; 工学硕士(信息与通信工程),东南大学,2010年; 工学博士(通信与电子),法国雷恩国立应用科学学院,2014年。 研究概况 彭林宁,东南大学网络空间安全学院副教授。本科和研究生毕业于东南大学信息科学与工程学院,博士年毕业于法国雷恩应用科学研究院(INSA-Rennes),法国科学院(CNRS)下辖雷恩电信电子研究实验室(IETR)。2014年回国后在东南大学信息安全研究中心工作。研究的主要方向为有线/无线通信中的物理层安全、射频/设备指纹特征提取与识别、利用无线信道特征进行密钥生成以及软件无线电技术。具体的研究方向介绍如下: 射频/设备指纹特征提取与识别:在光纤、以太网以及无线的WiFi、GSM、Zigbee、LoRa等网络中研究基于设备指纹特征的识别及认证技术。利用人工智能及机器学习技术实现高精度的基于设备物理特征的个体识别。该技术可以为物联网、有线局域网以及其他通信网络的接入认证提供一种防伪造、欺骗、篡改攻击的安全机制。(现已搭建多类无线设备射频指纹提取实验平台,具有先进的射频指纹测量、分析以及验证系统平台。实验室配备4*RTX2080Ti服务器2部,满足机器学习研究工作需要。) 利用无线信道特征进行密钥生成:利用通信双方无线信道的互易性、随机时变性以及地理空间位置唯一性的特征,实时生成通信双方对称的加密密钥。通过研究无线通信过程中的设备指纹与无线信道特征的影响,无线信道的随机源的构建,高效信息调和技术等,有效解决通信系统中的密钥分配和安全通信问题。(现已搭建实时测量不同环境下无线信道特征的密钥生成系统,能够完成单天线到多天线的实验测量及研究工作) 软件无线电技术:基于软件无线电技术设计各类通信原型验证系统,为不同的技术研究提供原型验证平台。设计实现能够完成不同任务的软件无线电收发系统。(长期积累软件无线电平台系统的设计及研究,现有国产自研以及进口的软件无线电平台多部,能够完成从单天线到多天线的实验系统搭建) 研究课题 主持项目 国家自然科学基金《光通信系统基于物理层指纹的识别与认证安全技术研究》 (2017—2019); 江苏省自然科学基金《基于物理层特征的无线通信安全技术》 (2017—2019); 东南大学科研启动项目 “基于信道特征的安全通信研究”; 企业委托开发项目。 参与项目 网络通信与安全紫金山实验室前沿交叉课题项目《端到端物理安全的移动保密通信技术》(2019—) (骨干科研人员); 国家自然科学基金移动通信安全基础理论与关键技术专项项目《动态构造物理特征的空口安全通信理论方法研究》(2020—2021); 江苏省重点研发项目《电力物理网边缘接入安全关键技术研发》(2019—2021)(骨干研究人员); 国家自然科学基金《面向未来移动通信的物理层安全技术研究》 (2016—2019); 国家自然科学基金《基于射频指纹的无线目标识别与定位技术研究》 (2017—2019); 法国国家科研署(ANR)项目 “Communication MIMO OFDM vertes à base d’antennes micro-structuréeset de retournement temporal (基于时间反演和微尺寸天线的MIMO-OFDM传输)”; 课程信息 本科生二年级专业基础课程《网络空间安全数学基础》 本科生三年级课程《Digital Communications》(全英文授课,研讨课) 本科生全校公选课程《信息安全导论》 本科生四年级课程《通信与信息安全》(研讨课) 学术成果 发明专利 [1][国际PCT专利] Information Transmission Method Based on Wireless Channel Feature Quantized Asymmetric Private Keys,国际公布号:WO 2019/148690 A1,国际公布日:2019-8-8,彭林宁 胡爱群 [2][发明专利授权] 一种融合私有信息的共享密钥安全通信方法,授权公告号:CN104717074,授权日期:2019-6-25,彭林宁 胡爱群 [3][发明专利授权] 一种基于星座轨迹图的无线设备身份识别方法,授权公告号:CN105631472B,授权日期:2019-6-11,彭林宁 胡爱群 姜禹 朱长明 王颖昕 [4][发明专利授权] 一种基于星座轨迹图的I/Q偏移量及畸变估计方法,授权公告号:CN105979520B,授权日期:2019-4-19,彭林宁 胡爱群 姜禹 阎岩 张尧 [5][发明专利授权] 一种利用信道特性的安全传输消息方法,授权公告号:CN106102049B,授权日期:2019-2-5,彭林宁 胡爱群 [6][发明专利授权] 联合时频双工的共享信道特征获得方法,授权公告号:CN105099640,授权日期:2018-9-28,彭林宁 胡爱群 [7][发明专利授权] 基于无线信道特征量化私有不对称密钥的信息传输方法,授权公告号:CN108366370B,授权日期:2019-8-2,彭林宁 胡爱群 [8][发明专利授权] 基于差分星座轨迹图的无线设备射频指纹特征提取方法,授权公告号:CN105357014B,授权日期:2018-9-21,彭林宁 胡爱群 [9][发明专利授权] 基于判决反馈的扩频信号频率偏移估计方法,授权公告号:CN105471470B,授权日期:2018-2-2,彭林宁 胡爱群 [10][发明专利申请] 一种基于射频指纹的无人机身份认证方法,申请公布号:CN201910242979.6,申请公布日:2019-08-02,彭林宁 耿飞跃 胡爱群 [11][发明专利申请] 一种基于OFDM前导码的抗多径干扰射频指纹提取方法,申请公布号:CN201910242977.7,申请公布日:2019-07-26,彭林宁 胡爱群 [12][发明专利申请] 一种用于物理指纹提取的临近符号星座轨迹图生成方法, 申请公布号:CN201910084943.X,申请公布日:2019-05-14,彭林宁 胡爱群 [13][发明专利申请] 基于混合输入信息的无线设备识别分类器的预处理方法,申请公布号:CN201810104288.5,申请公布日:2018-06-29,彭林宁 胡爱群 [14][发明专利申请] 基于差分星座轨迹图的无线设备瞬态特征提取与识别方法,申请公布号:CN201711380110.5,申请公布日:2018-06-15,彭林宁 胡爱群 其他 目前招收硕士/访问学生: 具有通信与信号处理,计算机科学技术,网络空间安全背景的本科生/研究生。具有较好的编程及动手能力,对系统搭建以及实验具有浓厚的兴趣。

研究领域

通信系统物理层安全,射频指纹识别,无线信道密钥生成,软件无线电。

近期论文

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[34][J] 季澈,彭林宁,胡爱群,王栋,基于射频信号特征的Airmax设备指纹提取方法,《数据采集与处理》,Vol.35,No.2,Mar.2020,pp.331-343 [33][J] 袁瑞,彭林宁,李古月,付华,不同环境下无线信道密钥生成性能研究,《密码学报》2020, 7(2): 261–273 [32][J] Peng Linning, Zhang Junqing, Liu Ming, Hu Aiqun, “Deep Learning Based RF Fingerprint Identification Using Differential Constellation Trace Figure”, IEEE Transactions on Vehicular Technology, vol. 69, no. 1, pp. 1091-1095, Jan. 2020 [31][C] Yao Li, Peng Linning, Li Guyue, Fu Hua, Hu Aiqun, “A Simulation and Experimental Study of Channel Reciprocity in TDD and FDD Wiretap Channels”, 2019 IEEE 19th International Conference on Communication Technology, ICCT 2019 [30][C] Wang Yufan, Peng Linning, Fu Hua, Li Guyue, Hu Aiqun, “Performance Analysis of Concatenated Error Correction Code in Secret Key Generation System”, 2019 IEEE 19th International Conference on Communication Technology, ICCT 2019 [29][C] Xing Yuexiu, Hu Aiqun, Yu Jiabao, Li Guyue, Peng Linning, Zhou Fen, “A Robust Radio Frequency Fingerprint Identification Scheme for LFM Pulse Radars”, 2019 International Conference on Wireless and Mobile Computing, Networking and Communications, WiMob 2019 [28][C] Yu Jiabao, Hu Aiqun, Zhou Fen, Xing Yuexiu, Yu Yi, Li Guyue, Peng Linning, “Radio Frequency Fingerprint Identification Based on Denoising Autoencoders”,2019 International Conference on Wireless and Mobile Computing, Networking and Communications, WiMob 2019 [27][J] Peng Linning, Li Guyue, Zhang Junqing, Woods Roger, Liu Ming and Hu Aiqun, “An Investigation of Using Loop-Back Mechanism for Channel Reciprocity Enhancement in Secret Key Generation”, IEEE Transactions on Mobile Computing, vol. 18, no. 3, pp. 507-519, Mar. 2019 [26][J] Peng Linning, Hu Aiqun, Zhang Junqing, Jiang Yu, Yu Jiabao, Yan Yan, “Design of a Hybrid RF Fingerprint Extraction and Device Classification Scheme”, IEEE Internet of Things Journal, vol. 6, no. 1, pp. 349-360, Feb. 2019 [25][C] Peng Linning, Hu Aiqun, “A Design of Deep Learning Based Optical Fiber Ethernet Device Fingerprint Identification System”. 2019 IEEE International Conference on Communications (ICC), May 2019 [24][J] Jiang Yu, Peng Linning, Hu Aiqun, Wang Sheng, Huang Yi, Zhang Lu, “Physical layer identification of LoRa devices using constellation trace figure”, Eurasip Journal on Wireless Communications and Networking, vol. 2019, no. 1, December 1, 2019 [23][C] Zhou Xinyu, Hu Aiqun, Li Guyue, Peng Linning, Xing Yuexiu, Yu Jiabao, “Design of a Robust RF Fingerprint Generation and Classification Scheme for Practical Device Identification”, 2019 IEEE Conference on Communications and Network Security (CNS), June 2019 [22][J] Yu Jiabao, Hu Aiqun, Li Guyue, Peng Linning, “A Robust RF Fingerprinting Approach Using Multisampling Convolutional Neural Network”, IEEE Internet of Things Journal, vol. 6, no. 4, pp. 6786-6799, August 2019 [21][C] Peng Linning, Li Guyue, Zhang Junqing, Hu Aiqun, “Securing M2M Transmissions Using Nonreconciled Secret Keys Generated from Wireless Channels”, 2018 IEEE Globecom Workshops (GC Wkshps), December 2018 [20][C] Ren Yuqian, Peng Linning, Bai Wensong, Yu Jiabao, “A Practical Study of Channel Influence on Radio Frequency Fingerprint Features”, 2018 IEEE International Conference on Electronics and Communication Engineering (ICECE), July 2018 [19][C] Yuan Yangxin, Peng Linning, “Wireless device identification based on improved convolutional neural network model”, International Conference on Communication Technology Proceedings (ICCT), October 2018 [18][J] 齐恒, 彭林宁, 姜禹, 基于临近听域超声波TDOA室内定位的实现。《数据采集与处理》, 2018年, 第33卷,第6期,第154-160页 [17][J] Xing Yuexiu, Hu Aiqun, Zhang Junqing, Peng Linning, Li Guyue, “On radio frequency fingerprint identification for DSSS systems in low SNR scenarios”, IEEE Communications Letters, vol. 22, no. 11, pp. 2326-2329, November 2018 [16][J] Li Guyue, Hu Aiqun, Zhang Junqing, Peng Linning, Sun Chen, Cao Daming, “High-Agreement Uncorrelated Secret Key Generation Based on Principal Component Analysis Preprocessing”, IEEE Transactions on Communications, vol. 66, no. 7, pp. 3022-3034, July 2018 [15][C] Wang Dong, Hu Aiqun, Peng Linning, “Energy Selected Transmitter RF Fingerprint Estimation in Multi-Antenna OFDM Systems”, 2018 International Conference on Wireless Communications and Signal Processing (WCSP), November 2018 [14][J] 崔正阳; 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学术兼职

IEEE会员: (2012年—); CCF会员: (2015年—)。

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