El sistema de transmisión automática de vigilancia dependiente (ADS-B) es uno de los componentes clave del sistema de transporte aéreo de próxima generación (NextGen). Los mensajes de ADS-B se transmiten en texto plano sin cifrar. Esto, sin embargo, causa vulnerabilidades de seguridad significativas, dejando el sistema abierto a varios tipos de ataques inalámbricos. En particular, los ataques pueden intensificarse con hardware simple, como una radio definida por software (SDR). Para proporcionar alta seguridad contra tales ataques, los enfoques de huellas dactilares de radiofrecuencia (RFF) ofrecen soluciones razonables. En este estudio, se propone un método de RFF para la identificación de aeronaves basado en las transmisiones de ADS-B. Inicialmente, se recopilaron 3480 muestras de ADS-B mediante un SDR de ocho aeronaves. Luego, se extrajeron las características de densidad espectral de potencia (PSD) de las muestras filtradas y normalizadas. Además, se utilizó la máquina de soporte vectorial (SVM) con tres núcleos (lineal, polinómico y de función de base radial) para identificar la aeronave. Además, se demostró la precisión de clasificación mediante la variación de los niveles de relación señal-ruido (SNR) del canal (10-30 dB). Con una precisión mínima del 92% alcanzada en niveles de SNR más bajos (10 dB), el método propuesto basado en SVM con un núcleo polinómico ofrece un rendimiento aceptable. El rendimiento prometedor logrado incluso con un conjunto de datos pequeño también sugiere que el método propuesto es implementable en aplicaciones del mundo real.