GPS Spoofing Detection Method for Small UAVs Using 1D Convolution Neural Network is a work by Янг-Хва Сонг, Су-Дже Пак, Донг-Йон Кім, і Сонгхо Кім.

Малі безпілотні літальні апарати (БПЛА), як і квадрокоптери, значною мірою покладаються на система глобального позиціонування (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 дрони, 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.

Це дослідження представляє легкий та енергоефективний підхід до боротьби зі спуфінгом, заснований на глибокому навчанні, зокрема на використанні одномірної згорткової нейронної мережі. Цей метод дозволяє виявляти підробки в режимі реального часу на мобільних платформах і може бути вдосконалений шляхом розширення навчальних даних і налаштування архітектури мережі. Оцінка вбудованої плати безпілотника враховувала енергоспоживання та час висновку. Запропонований метод продемонстрував кращі показники точності, запам'ятовування та оцінки F-1 порівняно з машинами на основі опорних векторів. Крім того, льотні випробування продемонстрували ефективність алгоритму у виявленні атак підміни GPS.

Дата публікації- Грудень 2022

Метод виявлення GPS-спуфінгу для малих БПЛА з використанням нейронної мережі з одномірною згорткою складається з наступних основних розділів:

  • Вступ
  • Пов'язані роботи
  • Метод виявлення підробки GPS на основі глибокого навчання
  • Експерименти
  • Висновки

Всі статті, опубліковані MDPI, негайно доступні в усьому світі за ліцензією з відкритим доступом. Повторне використання всієї статті, опублікованої MDPI, або її частини, включаючи рисунки і таблиці, не потребує спеціального дозволу. Будь-яка частина статті може бути використана без дозволу для статей, опублікованих під ліцензією Creative Common CC BY з відкритим доступом, за умови чіткого посилання на оригінальну статтю. Для отримання додаткової інформації, будь ласка, зверніться до https://www.mdpi.com/openaccess.

C-UAS Hub не є власником цього контенту і надає посилання для користувачів на дно сторінки, щоб отримати доступ до неї в її початковому розташуванні. Це дозволяє автору(ам) відстежувати важливі показники статті, пов'язані з їхньою роботою. Усі авторські права належать їх законному власнику.

Автори- Янг-Хва Сунг, Су-Дже Пак, Донг-Йон Кім та Сунго Кім.

Дивіться також -

Керування БПЛА за допомогою атак на підміну вхідних сигналів датчиків

Після зображення - середовище для моделювання підробки сигналу GPS. (Авторське зображення)