GPS Spoofing Detection Method for Small UAVs Using 1D Convolution Neural Network is a work by Young-Hwa Sung, Soo-Jae Park, Dong-Yeon Kim, i Sungho Kim.

Małe bezzałogowe statki powietrzne (UAV), takie jak quadcoptery, w dużym stopniu polegają na globalny system pozycjonowania (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 drony, 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.

Niniejsze badanie wprowadza lekkie i energooszczędne podejście antyspoofingowe oparte na głębokim uczeniu, w szczególności wykorzystujące konwolucyjną sieć neuronową 1D. Metoda ta umożliwia wykrywanie w czasie rzeczywistym na platformach mobilnych i może być dalej ulepszana poprzez rozszerzanie danych treningowych i dostosowywanie architektury sieci. Ocena wbudowanej płyty drona uwzględniała zużycie energii i czas wnioskowania. Zaproponowana metoda wykazała się lepszą precyzją, przywołaniem i wynikiem F-1 w porównaniu z maszynami wektorów nośnych. Dodatkowo, testy w locie wykazały skuteczność algorytmu w wykrywaniu ataków typu GPS spoofing.

Data publikacji- Grudzień 2022 r.

GPS Spoofing Detection Method for Small UAVs Using 1D Convolution Neural Network zawiera następujące główne sekcje:

  • Wprowadzenie
  • Powiązane prace
  • Metoda wykrywania fałszerstw GPS oparta na uczeniu głębokim
  • Eksperymenty
  • Wnioski

Wszystkie artykuły publikowane przez MDPI są natychmiast dostępne na całym świecie na licencji otwartego dostępu. Ponowne wykorzystanie całości lub części artykułu opublikowanego przez MDPI, w tym rysunków i tabel, nie wymaga specjalnej zgody. Dowolna część artykułu może być ponownie wykorzystana bez zgody w przypadku artykułów opublikowanych na otwartej licencji Creative Common CC BY, pod warunkiem wyraźnego zacytowania oryginalnego artykułu. Więcej informacji można znaleźć na stronie https://www.mdpi.com/openaccess.

C-UAS Hub nie jest właścicielem tej zawartości i udostępnia link dla użytkowników pod adresem dno strony, aby uzyskać do niej dostęp w oryginalnej lokalizacji. Pozwala to autorom śledzić ważne metryki artykułów związane z ich pracą. Wszelkie podziękowania należą się prawowitemu właścicielowi.

Autorzy- Young-Hwa Sung, Soo-Jae Park, Dong-Yeon Kim i Sungho Kim.

Zobacz także-

Kontrolowanie UAV za pomocą ataków fałszujących dane wejściowe z czujników

Post Image- Środowisko symulacji sygnału spoofing GPS. (Źródło zdjęcia: Autorzy)