Ukrainian Journal of Physical Optics


2027 Volume 28, Issue 1


ISSN 1816-2002 (Online), ISSN 1609-1833 (Print)

TRUSTED PASSIVE OPTICAL NETWORKS ACCESS AUTHENTICATION USING DISTANCE CONDITIONED BIT ERROR RATE FINGERPRINTING AND A PERMISSIONED BLOCKCHAIN

Wang, X., Cheng, X., Wang, D., Yang, X. and Yu, N.

Author Information
1,2,3,4Wang, X. SCOPUS logo, 1Cheng, X. SCOPUS logo, 1,2Wang, D. ORCID logo SCOPUS logo, 1,2,3Yang, X. SCOPUS logo, 4Yu, N.
1Nanchang Institute of Technology, School of Electronic Information, 901, Yingxiong Avenue, Nanchang City, Jiangxi Province, 330044, China
2Wuhan Institute of Technology & Business, Wuhan 430065, P. R. China, 3, Huangjiahu West Road, Hongshan District, Wuhan, Hubei Province, China, 430065, China
3Advanced Cryptography and System Security Key Laboratory of Sichuan Province, Chengdu University of Information Technology, 610225, Chengdu, Sichuan, China
4Fuyang Normal University, 100 Qinghe West Road, Yingzhou District, Fuyang, Anhui Province, 236037, China
*Corresponding author: 202404004@fynu.edu.cn

ABSTRACT

To address credential cloning and limited auditability in passive optical networks (PONs), we present a simulation-based proof of concept for access authentication that integrates distance-conditioned bit-error-rate (BER) fingerprinting with a permissioned blockchain. A BER-distance reference template is constructed under registered link conditions. During authentication, normalized deviations between real-time pre-forward-error-correction BER and registered references serve as channel fingerprints for physical-layer authentication, while an adaptive threshold, calibrated on simulated legitimate observations, assesses physical-path consistency. Nonce-bound signed measurement evidence supports auditable authorization through practical Byzantine fault tolerance consensus. On an independent simulated test set, the validation-selected threshold yields a false rejection rate of 0.493% and a false acceptance rate of 0.019%; the uncertainty-scaled, relative, and absolute BER-deviation measures yield area under the curve values of 0.99999, 0.99990, and 0.90524, respectively. The results support feasibility under the modeled conditions; hardware validation remains necessary, and compensation attacks limit BER-based discrimination

Keywords: passive optical network, physical layer authentication, channel fingerprint, permissioned blockchain, practical Byzantine fault tolerance

UDC: 621.391.63:621.391

    1. Li, J., Fan, R., He, Q., Luo, M., & Li, X. (2024). Bidirectional TFDM 200 G coherent PON with a simplified receiver at the ONU side. Optics Letters, 49(18), 5127-5130.
      doi:10.1364/OL.536923
    2. Moon, S.-R., & Bae, S. (2024). Coherent-lite PON with repetition code and single polarization receiver. Optics Communications, 557, Article 130331.
      doi:10.1016/j.optcom.2024.130331
    3. Zhou, J., Liu, Z., Guo, M., Wang, H., Liu, W., & Yu, C. (2024). Burst-mode digital signal processing for passive optical networks based on discrete multi-tone. Optics Express, 32(21), 37148-37154.
      doi:10.1364/OE.538190
    4. Furdek, M., Natalino, C., Di Giglio, A., & Schiano, M. (2021). Optical network security management: Requirements, architecture, and efficient machine learning models for detection of evolving threats. Journal of Optical Communications and Networking, 13(2), A144-A155.
      doi:10.1364/JOCN.402884
    5. Niu, Z., Xie, Y., Xu, G., Dai, C., Yang, H., Zeng, C., Shi, M., Li, L., Pu, G., Hu, W., & Yi, L. (2025). Experimental demonstration of integrated encryption and communication over optical fiber. National Science Review, 12(7), Article nwaf112.
      doi:10.1093/nsr/nwaf112
    6. Wu, Y., Zhang, Z., Luo, H., Deng, L., Yang, Q., Dai, X., Liu, D., Gao, X., Yu, Y., & Cheng, M. (2023). 100Gb/s coherent optical secure communication over 1000 km based on analog-digital hybrid chaos. Optics Express, 31(20), 33200-33211.
      doi:10.1364/OE.499634
    7. Huang, D., Deng, L., Yang, Q., Dai, X., Liu, D., & Cheng, M. (2024). Hardware fingerprint authentication based on Siamese neural networks in PON. IEEE Photonics Technology Letters, 36(7), 508-511.
      doi:10.1109/LPT.2024.3373176
    8. Wang, X., Zhang, H., Ren, L., Wu, Z., Wang, D., & Yang, X. (2024). Enhanced authentication technology based on deep neural network in the physical layer of optical communication. Optical Fiber Technology, 84, Article 103703.
      doi:10.1016/j.yofte.2024.103703
    9. Wu, K., Wang, H., & Ji, Y. (2022). Channel characteristics based adjustable fingerprint for identity authentication in WDM-PON with deep neural networks. IEEE Photonics Journal, 14(2), 1-11.
      doi:10.1109/JPHOT.2022.3158622
    10. Tang, C., Zhang, Y., Liu, K., Yao, Y., Deng, L., Yang, Q., Liu, D., & Cheng, M. (2026). Delayed self-homodyne detection enabled optical fingerprint identification of ONUs in IMDD passive optical networks. Optics Letters, 51(7), 1828-1831.
      doi:10.1364/OL.592873
    11. Yao, Z., Mauldin, T., Hefferman, G., Xu, Z., Liu, M., & Wei, T. (2019). Low-cost optical fiber physical unclonable function reader based on a digitally integrated semiconductor LiDAR. Applied Optics, 58(23), 6211-6216.
      doi:10.1364/AO.58.006211
    12. Cao, B., Wang, Z., Zhang, L., Feng, D., Peng, M., Zhang, L., & Han, Z. (2023). Blockchain systems, technologies, and applications: A methodology perspective. IEEE Communications Surveys & Tutorials, 25(1), 353-385.
      doi:10.1109/COMST.2022.3204702
    13. Xiao, Y., Zhang, N., Lou, W., & Hou, Y. T. (2020). A survey of distributed consensus protocols for blockchain networks. IEEE Communications Surveys & Tutorials, 22(2), 1432-1465.
      doi:10.1109/COMST.2020.2969706
    14. Afraz, N., & Ruffini, M. (2022). Trusted distributed marketplace for virtual passive optical network sharing. Journal of Optical Communications and Networking, 14(5), B22-B29.
      doi:10.1364/JOCN.449363
    15. Alemany, P., Muñoz, R., Martrat, J., Pastor, A., Díaz, R., Lopez, D., Casellas, R., Martínez, R., & Vilalta, R. (2023). Blockchain-based trust management collaborative system for transport multi-stakeholder scenarios. Journal of Optical Communications and Networking, 15(8), 488-496.
      doi:10.1364/JOCN.486503
    16. Fichera, S., Sgambelluri, A., Paolucci, F., Giorgetti, A., Sambo, N., Castoldi, P., & Cugini, F. (2021). Blockchain-anchored disaggregated optical networks. Journal of Lightwave Technology, 39(20), 6357-6365.
      doi:10.1109/JLT.2021.3098851
    17. Pang, Y., Zhang, M., Wang, Y., Tang, M., Zhang, Y., Wu, Y., Zhang, C., Zhang, L., & Wang, D. (2024). Blockchain-enabled secure and reliable management for digital components in digital twin optical network. Journal of Lightwave Technology, 42(19), 6647-6661.
      doi:10.1109/JLT.2024.3412960
    18. Liu, H., Han, D., & Li, D. (2020). Fabric-IoT: A blockchain-based access control system in IoT. IEEE Access, 8, 18207-18218.
      doi:10.1109/ACCESS.2020.2968492
    19. Novo, O. (2018). Blockchain meets IoT: An architecture for scalable access management in IoT. IEEE Internet of Things Journal, 5(2), 1184-1195.
      doi:10.1109/JIOT.2018.2812239
    20. Al-Breiki, H., Rehman, M. H. U., Salah, K., & Svetinovic, D. (2020). Trustworthy blockchain oracles: Review, comparison, and open research challenges. IEEE Access, 8, 85675-85685.
      doi:10.1109/ACCESS.2020.2992698
    21. Wang, X., Li, Y., Zhao, Y., Lei, C., Zhang, H., & Zhang, J. (2020). Physical layer authentication based on BER measurement of optical fiber channel. IEEE Access, 8, 101812-101823.
      doi:10.1109/ACCESS.2020.2998036
    22. Elfaki, A. A. A., Elobaid, R. A., Elamin, A. A., & Abd-Alla, M. D. (2017). The effect of temperature and laser type on optical fiber temperature coefficient. American Journal of Optics and Photonics, 5(1), 1-5.
      doi:10.11648/j.ajop.20170501.11
    23. Keiser, G. (2000). Optical fiber communications (Vol. 2). New York: McGraw-Hill.
    24. Agrawal, G. P., & Agrawal, G. P. (2002). Fiber-optic communication systems (Vol. 3). New York: Wiley-interscience.
      doi:10.1002/0471221147
    25. Montgomery, D. C., & Runger, G. C. (2019). Applied statistics and probability for engineers. John Wiley & Sons.
    26. Venkatesan, C., Jeevanantham, S., & Rebekka, B. (2024). A lightweight physical layer authentication-based blockchain consensus mechanism for edge networks. IEEE Transactions on Network and Service Management, 22(2), 1594-1607.
      doi:10.1109/TNSM.2024.3492234
    27. Luo, H., Yang, X., Yu, H., Sun, G., Lei, B., & Guizani, M. (2023). Performance analysis and comparison of nonideal wireless PBFT and RAFT consensus networks in 6G communications. IEEE Internet of Things Journal, 11(6), 9752-9765.
      doi:10.1109/JIOT.2023.3323492

    Анотація. Щоб вирішити проблему клонування облікових даних та обмежених можливостей аудиту в пасивних оптичних мережах (PON), ми представляємо концепцію автентифікації доступу на основі моделювання. Вона інтегрує відбитки бітової частоти помилок (BER), обумовлені відстанню, з блокчейном із розмежуванням прав доступу. Шаблон залежності BER від відстані створюється в умовах зареєстрованого з'єднання. Під час автентифікації нормалізовані відхилення між BER у реальному часі до прямої корекції помилок та зареєстрованими еталонними значеннями служать відбитками каналу для автентифікації фізичного рівня. Водночас адаптивний поріг, калібрований на основі змодельованих легітимних спостережень, оцінює узгодженість фізичного шляху. Непов'язувані підписані дані вимірювань підтверджують можливість аудиту авторизації через консенсус практичної візантійської відмовостійкості. На незалежному змодельованому тестовому наборі поріг, вибраний для перевірки, забезпечує коефіцієнт помилкового відхилення 0,493% та коефіцієнт помилкового прийняття 0,019%; показники відхилення BER, масштабовані з урахуванням невизначеності, дають значення площі під кривою 0,99999, 0,99990 та 0,90524 відповідно. Результати підтверджують доцільність методу в умовах моделювання; водночас апаратна валідація залишається необхідною, а компенсаційні атаки обмежують можливості розрізнення на основі BER.

    Ключові слова: пасивна оптична мережа, автентифікація фізичного рівня, відбиток каналу, блокчейн із розмежуванням прав доступу, практична візантійська відмовостійкість

Free download this article 

This work is licensed under CC BY 4.0