Inicialmente introducido hace casi treinta años con el propósito expreso de proporcionar a los sistemas de guerra electrónica las capacidades para detectar, caracterizar e identificar emisores de radar, la Identificación de Emisores Específicos (SEI) ha recibido recientemente mucha atención dentro de la comunidad de investigación como una técnica de capa física para asegurar implementaciones del Internet de las Cosas (IoT). Esta atención se debe en gran medida al éxito demostrado de la SEI en la identificación pasiva y única de emisores inalámbricos utilizando aprendizaje automático tradicional y al éxito del Aprendizaje Profundo (DL) en las áreas de procesamiento de lenguaje natural y visión por computadora. La SEI explota características distintas e involuntarias presentes en las señales transmitidas de un emisor. Estas características distintivas e involuntarias se atribuyen a ligeras variaciones de fabricación y ensamblaje dentro y entre los componentes, subsistemas y sistemas que componen el frente de radiofrecuencia (RF) de un emisor. Aunque son suficientes para facilitar la SEI, estas características no obstaculizan las operaciones normales como la detección, estimación de canal, sincronización y demodulación. Sin embargo, a pesar de la gran cantidad de publicaciones sobre SEI, ha permanecido en gran medida como un enfoque de esfuerzos académicos, centrándose principalmente en la demostración de prueba de concepto y con poco o ningún uso en redes operativas por diversas razones. El enfoque de esta encuesta es una revisión de las publicaciones sobre SEI desde la perspectiva de su uso como un mecanismo de seguridad IoT práctico, efectivo y utilizable; por lo tanto, utilizamos los requisitos y restricciones del IoT (por ejemplo, estándar inalámbrico, naturaleza de su implementación) como un lente a través del cual se analiza cada artículo revisado. Encuestas anteriores no han adoptado tal enfoque y solo han utilizado el IoT como motivación, un entorno o un contexto. En esta encuesta, consideramos las condiciones operativas, las amenazas de SEI, SEI a gran escala, conjuntos de datos disponibles públicamente y consideraciones de SEI que están dictadas por el hecho de que se va a emplear en dispositivos IoT o infraestructura IoT.