GPS 스푸핑 1D 컨볼루션 신경망을 이용한 소형 무인 항공기의 탐지 방법은 다음의 작품입니다. 성영화, 박수재, 김동연, 그리고 김성호.
소형 무인 항공기 쿼드콥터와 같은 무인 항공기(UAV)는 주로 글로벌 포지셔닝 시스템 (GPS)를 내비게이션에 사용합니다. 그러나 악의적인 공격자가 위조된 신호를 전송하여 UAV의 GPS 수신기를 조작하려는 GPS 스푸핑 공격에 취약합니다. 상용 GPS 시뮬레이터는 GPS 안내를 속일 수 있습니다. 드론를 사용하여 의도한 경로에서 벗어나게 할 수 있습니다. UAV의 안전한 작동을 보장하려면 스푸핑 방지 기술을 사용하는 것이 중요합니다. 다양한 탐지하는 방법이 개발되었습니다. GPS 스푸핑은 대부분 추가 하드웨어가 필요하므로 리소스가 제한된 소형 무인 항공기에는 적합하지 않을 수 있습니다.
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
MDPI에서 발행하는 모든 논문은 오픈 액세스 라이선스에 따라 전 세계에서 즉시 사용할 수 있습니다. 그림과 표를 포함하여 MDPI에서 출판한 논문의 전부 또는 일부를 재사용하는 데는 특별한 허가가 필요하지 않습니다. 오픈 액세스 크리에이티브 커먼 CC BY 라이선스에 따라 게시된 논문의 경우, 원본 논문을 명확하게 인용하는 경우 논문의 일부를 허가 없이 재사용할 수 있습니다. 자세한 내용은 다음을 참조하세요. https://www.mdpi.com/openaccess.
C-UAS 허브는 이 콘텐츠를 소유하지 않으며, 사용자에게 링크를 제공합니다. 하단 을 클릭하여 원래 위치에서 페이지에 액세스할 수 있습니다. 이를 통해 작성자는 자신의 작업과 관련된 중요한 문서 지표를 추적할 수 있습니다. 모든 저작권은 정당한 소유자에게 있습니다.
저자- 성영화, 박수재, 김동연, 김성호.
참고 항목
포스트 이미지 - GPS 스푸핑 신호 시뮬레이션 환경. (이미지 출처: 저자)
