GPS Spoofing Detection Method for Small UAVs Using 1D Convolution Neural Network is a work by 성영화, 박수재, 김동연, 그리고 김성호.

소형 무인 항공기 쿼드콥터와 같은 무인 항공기(UAV)는 주로 글로벌 포지셔닝 시스템 (GPS) for navigation. However, they are susceptible to GPS spoofing attacks, wherein malicious actors attempt to manipulate a UAV’s GPS receiver by transmitting falsified signals. Commercial GPS simulators can deceive GPS-guided 드론, causing them to deviate from their intended paths. To ensure the safe operation of UAVs, it is crucial to employ anti-spoofing techniques. While various methods have been developed to detect GPS spoofing, many require additional hardware, which may not be suitable for small UAVs with limited resources.

이 연구에서는 딥러닝에 기반한 가볍고 전력 효율이 높은 스푸핑 방지 접근법, 특히 1D 컨볼루션 신경망을 소개합니다. 이 방법은 모바일 플랫폼에서 실시간 탐지가 가능하며, 학습 데이터를 확장하고 네트워크 아키텍처를 조정하여 성능을 더욱 향상시킬 수 있습니다. 드론의 임베디드 보드에 대한 평가는 전력 소비와 추론 시간을 고려했습니다. 제안된 방법은 서포트 벡터 머신에 비해 정밀도, 회상률, F-1 점수에서 우수한 성능을 보였습니다. 또한 비행 테스트를 통해 GPS 스푸핑 공격을 탐지하는 데 있어 알고리즘의 효과가 입증되었습니다.

게시 날짜- 2022년 12월

1D 컨볼루션 신경망을 이용한 소형 무인 항공기의 GPS 스푸핑 탐지 방법은 다음과 같은 주요 섹션으로 구성되어 있습니다:

  • 소개
  • 관련 작품
  • 딥러닝 기반 GPS 스푸핑 탐지 방법
  • 실험
  • 결론

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저자- 성영화, 박수재, 김동연, 김성호.

참고 항목

센서 입력 스푸핑 공격으로 무인 항공기 제어하기

포스트 이미지 - GPS 스푸핑 신호 시뮬레이션 환경. (이미지 출처: 저자)