RFID-ExSim:一种多场景实验数据集,用于被动RFID系统中的碰撞时间,标签克隆,重播注入和洪水压力
Yasser Hmimou1,2, Mohammed Boutlane1, Mohamed Tabaa1
1Multidisciplinary Laboratory of Research and Innovation (LPRI), Moroccan School of Engineering Sciences (EMSI), Casablanca 20250, Morocco.
Data in brief
|March 2, 2026
概括
RFID-ExSim是一种用于研究被动射频识别 (RFID) 系统的新数据集. 它包括超过40万个事件,涵盖正常操作和各种对抗性攻击场景.
科学领域:
- 计算机科学 计算机科学
- 电气工程 电气工程
- 网络安全 网络安全
背景情况:
- 被动RFID系统被广泛使用,但易受攻击.
- 现有的数据集可能不涵盖各种对抗场景或提供详细的物理参数.
- 对于强大的RFID安全研究,需要一个全面的数据集.
研究的目的:
- 介绍RFID-ExSim,这是一个被动RFID系统的实验数据集.
- 为分析RFID可靠性,安全性和性能提供一个基准.
- 促进RFID安全,异常检测和基于机器学习的身份验证方面的研究.
主要方法:
- 在实验室中采集了超过40万个RFID读取事件,使用两个同步读取器和12个标签.
- 在JSONL格式的结构化数据与毫秒时间.
- 设计了五种场景:基本操作,碰撞,克隆,攻击和压力测试.
主要成果:
- 数据集包括读者ID,标签ID,散列UID,有效载荷,场景和物理参数 (距离,方向).
- 提供有关RFID碰撞动态,克隆,重播攻击和拒绝服务条件的详细见解.
- 为评估RFID系统稳定性提供可重现的基准.
结论:
- RFID-ExSim是推动RFID安全性和可靠性研究的宝贵资源.
- 该数据集支持对RFID进行先进异常和入侵检测系统的开发.
- 实现机器学习模型训练,用于增强RFID认证和物理层分析.


