基于学习的四旋翼无人机 GPS 欺骗攻击检测
机器人学
2025-01-15 v1 密码学与安全
机器学习
摘要
安全关键的 cyber-physical systems (CPS)，如四旋翼无人机，特别容易受到网络攻击，如果不能及时准确地检测到，可能会造成严重后果。在户外操作期间，无人机系统的非线性动力学结合非高斯噪声，对传统统计和机器学习方法的有效性构成了挑战。为了克服这些限制，我们提出了 QUADFormer，这是一种利用基于 transformer 架构的先进四旋翼无人机攻击检测框架。该框架具有一个残差生成器，可生成对异常敏感的序列，随后由 transformer 分析这些序列以捕获用于检测和分类的统计模式。此外，警报机制确保无人机即使在受到攻击时也能安全运行。大量的仿真和实验评估表明，QUADFormer 在检测准确性方面优于现有的 SOTA 技术。
引用
@article{arxiv.2501.07597,
title = {Learning-based Detection of GPS Spoofing Attack for Quadrotors},
author = {Pengyu Wang and Zhaohua Yang and Jialu Li and Ling Shi},
journal= {arXiv preprint arXiv:2501.07597},
year = {2025}
}
备注
Accepted in IEEE Industrial Electronics Society Annual Online Conference