面向智能城市生态系统中无人机的 AI 驱动入侵检测综合调查

无人机有潜力彻底变革城市管理，为公众提供宝贵的服务。它们可部署于交通监控、灾害响应、环境监控等多种应用领域。然而，这种集成引入了新的安全挑战，必须加以解决以确保城市运营的安全可信。本文综合了过去十年文献中关于无人机在智能城市中的应用及其相关安全挑战，特别强调自 2019 年至 2025 年的发展。我们将这些挑战分为两大主要类别：1)针对无人机通信基础设施的网络攻击，2)无人机本身的未授权物理入侵。我们审视了人工智能技术在开发入侵检测机制以缓解这些安全威胁的潜力。我们分析了机器/深度学习用于异常检测和计算机视觉用于目标识别等 AI 方法如何通过统一的检测系统发挥关键作用，以增强针对网络和物理威胁的无人机安全。此外，我们整合了面向入侵检测系统（IDS）开发和评估的公开无人机数据集，涵盖网络流量和视觉模态。本文以确定十个关键研究方向为结局，包括可扩展性、鲁棒性、可解释性、数据稀缺、自动化、混合检测、大语言模型、多模态方法、联邦学习和隐私保护。最后，我们讨论了在现实智能城市环境中实施无人机 IDS 解决方案的实际挑战。