基于深度学习的蜂窝无人机系统 GPS 欺骗检测
密码学与安全
2022-01-04 v1 网络与互联网体系结构
摘要
基于蜂窝的无人机（UAV）系统是一种有前景的范式，可为无人机运行提供可靠且快速的超视距（BVLoS）通信服务。然而，此类系统面临严重的 GPS 欺骗威胁，危及无人机位置。为实现安全可靠的 BVLoS 无人机导航，本文提出一种蜂窝网络辅助的无人机位置监测与抗 GPS 欺骗系统，其中采用深度学习方法实时检测被欺骗的 GPS 位置。具体而言，所提系统引入了一种多层感知机（MLP）模型，该模型以从附近基站收集的路径损耗测量的统计特性训练，以判定 GPS 位置的真实性。实验结果表明，在三个基站下我们所用方法检测 GPS 欺骗的准确率超过 93%，且仅用一个基站时也能达到 80%。
引用
@article{arxiv.2201.00568,
title = {Deep Learning for GPS Spoofing Detection in Cellular Enabled Unmanned Aerial Vehicle Systems},
author = {Y. Dang and C. Benzaid and B. Yang and T. Taleb},
journal= {arXiv preprint arXiv:2201.00568},
year = {2022}
}