基于深度学习的设备指纹识别最近被认为是自动化网络访问身份验证的关键推动因素。由于复制物理特征的固有难度，其对模仿攻击的稳健性是区别于常规加密解决方案的原因。尽管设备指纹刻印已显示出令人鼓舞的性能，但其对网络操作环境变化的敏感性仍然构成主要限制。本文提出了一个实验框架，旨在研究和克服支持LORA的设备指纹对此类变化的敏感性。首先，我们首先描述使用启用LORA的无线设备测试台收集的RF数据集。然后，我们提出了一种新的指纹技术，该技术利用了由硬件损伤引起的带外失真信息，以提高指纹精度。最后，我们通过实验研究和分析Lora RF指纹对各种网络设置变化的敏感性。我们的结果表明，当在相同的设置下对学习模型进行培训和测试时，指纹识别相对较好。但是，当在不同的设置下接受训练和测试时，这些模型对通道状况的变化表现出适度的敏感性，以及对协议配置和接收器硬件的严重敏感性，当智商数据用作输入时。但是，使用FFT数据作为输入，它们在任何变化下的性能都差。
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最近，基于深度学习的RF指纹识别已被认为是实现新出现的无线网络应用的潜在解决方案，例如频谱访问策略执行，自动网络设备认证和未授权的网络访问监控和控制。现在需要综合的射频数据集以实现新开发的RF指纹方法的研究，评估和验证。在本文中，我们介绍并释放了一个大规模的RF指纹数据集，使用USRP B210接收器从25个不同的LORA的IOT传输设备收集。我们的数据集由表示I / Q时域样本的大量SIGMF标准的二进制文件以及它们的LORA传输的相应FFT文件。此数据集提供了一套全面的基本实验场景，考虑到室内和室外环境以及各种网络部署和配置，例如发射器和接收器之间的距离，所考虑的LORA调制的配置，进行的实验的物理位置以及用于训练和测试神经网络模型的接收器硬件。
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ICECUBE是一种用于检测1 GEV和1 PEV之间大气和天体中微子的光学传感器的立方公斤阵列，该阵列已部署1.45 km至2.45 km的南极的冰盖表面以下1.45 km至2.45 km。来自ICE探测器的事件的分类和重建在ICeCube数据分析中起着核心作用。重建和分类事件是一个挑战，这是由于探测器的几何形状，不均匀的散射和冰中光的吸收，并且低于100 GEV的光，每个事件产生的信号光子数量相对较少。为了应对这一挑战，可以将ICECUBE事件表示为点云图形，并将图形神经网络（GNN）作为分类和重建方法。 GNN能够将中微子事件与宇宙射线背景区分开，对不同的中微子事件类型进行分类，并重建沉积的能量，方向和相互作用顶点。基于仿真，我们提供了1-100 GEV能量范围的比较与当前ICECUBE分析中使用的当前最新最大似然技术，包括已知系统不确定性的影响。对于中微子事件分类，与当前的IceCube方法相比，GNN以固定的假阳性速率（FPR）提高了信号效率的18％。另外，GNN在固定信号效率下将FPR的降低超过8（低于半百分比）。对于能源，方向和相互作用顶点的重建，与当前最大似然技术相比，分辨率平均提高了13％-20％。当在GPU上运行时，GNN能够以几乎是2.7 kHz的中位数ICECUBE触发速率的速率处理ICECUBE事件，这打开了在在线搜索瞬态事件中使用低能量中微子的可能性。
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