論文の概要: An Integrated Framework for Sensing Radio Frequency Spectrum Attacks on
Medical Delivery Drones
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2005.01503v1
- Date: Mon, 4 May 2020 14:13:35 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-05-21 05:13:35.412715
- Title: An Integrated Framework for Sensing Radio Frequency Spectrum Attacks on
Medical Delivery Drones
- Title(参考訳): 医療用ドローンにおける電波スペクトルアタック検出のための統合フレームワーク
- Authors: Philip H. Kulp, Nagi Mei
- Abstract要約: ドローンによる妨害や偽造攻撃への感受性は、将来の医療配送システムに危険をもたらす。
ドローンに対する攻撃を検知できる検出フレームワークは、アクティブな応答を提供することができる。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Drone susceptibility to jamming or spoofing attacks of GPS, RF, Wi-Fi, and
operator signals presents a danger to future medical delivery systems. A
detection framework capable of sensing attacks on drones could provide the
capability for active responses. The identification of interference attacks has
applicability in medical delivery, disaster zone relief, and FAA enforcement
against illegal jamming activities. A gap exists in the literature for solo or
swarm-based drones to identify radio frequency spectrum attacks. Any
non-delivery specific function, such as attack sensing, added to a drone
involves a weight increase and additional complexity; therefore, the value must
exceed the disadvantages. Medical delivery, high-value cargo, and disaster zone
applications could present a value proposition which overcomes the additional
costs. The paper examines types of attacks against drones and describes a
framework for designing an attack detection system with active response
capabilities for improving the reliability of delivery and other medical
applications.
- Abstract(参考訳): GPS、RF、Wi-Fi、およびオペレーターの攻撃を妨害または妨害するドローンの感受性は、将来の医療配送システムに危険をもたらす。
ドローンに対する攻撃を検知できる検出フレームワークは、アクティブな応答を提供することができる。
干渉攻撃の特定は、医療提供、災害地域救済、違法な妨害行為に対するFAAの執行に応用可能である。
単独またはSwarmベースのドローンが無線周波数スペクトル攻撃を識別するためのギャップがある。
ドローンにアタックセンシングなどの非デリバリ特有の機能には、重量の増加と複雑さの増加が伴うため、その価値はデメリットを超える必要がある。
医療提供、高価値貨物、災害ゾーンのアプリケーションは付加的なコストを克服する価値命題を示す可能性がある。
本論文は,ドローンに対する攻撃の種類を考察し,配送の信頼性や医療用途を改善するための能動的応答機能を備えた攻撃検出システムを設計するためのフレームワークについて述べる。
関連論文リスト
- Obfuscated Location Disclosure for Remote ID Enabled Drones [57.66235862432006]
RID対応ドローン(OLO-RID)の難読化位置情報開示法を提案する。
実際のドローンの位置を開示する代わりに、OLO-RIDを装備したドローンは、モバイルシナリオで異なるプライベートな難解な場所を開示する。
OLO-RIDはまた、暗号化された位置情報でRIDメッセージを拡張し、認証されたエンティティによってのみアクセスすることができる。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-07-19T12:35:49Z) - AI-based Drone Assisted Human Rescue in Disaster Environments: Challenges and Opportunities [10.803423394127458]
無人航空機(UAV)は、災害時の捜索救助任務のために頻繁に配備される。
大規模なドローンは、孤立した災害で立ち往生している人々に必須の物資を届けるために使われる場合もある。
聴覚システムは、動物の鳴き声や風など、自然に発生する人間の叫び声と音を区別しなければならない。
この課題に対処するためには、人工知能(AI)を使用して音の周波数を分析し、一般的なオーディオシグネチャを識別する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-06-22T15:39:46Z) - Drone-type-Set: Drone types detection benchmark for drone detection and tracking [0.6294091730968154]
本稿では,認識された物体検出モデルとの比較とともに,各種ドローンのデータセットを提供する。
異なるモデルの実験結果と各手法の記載が提供される。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-05-16T18:56:46Z) - AdvGPS: Adversarial GPS for Multi-Agent Perception Attack [47.59938285740803]
本研究は,マルチエージェント認識システムにおいて,特定のGPS信号が容易に誤認できるかどうかを考察する。
我々は,システム内の個々のエージェントに対してステルス性を持つ逆GPS信号を生成可能なtextscAdvGPSを紹介する。
OPV2Vデータセットに対する実験により、これらの攻撃が最先端の手法の性能を著しく損なうことを示した。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-01-30T23:13:41Z) - Behind The Wings: The Case of Reverse Engineering and Drone Hijacking in DJI Enhanced Wi-Fi Protocol [0.5604521993453262]
調査は強化されたWi-Fi制御コマンドの脆弱性を発見し、ハイジャック攻撃を受けやすいようにした。
研究により、市販の市販のWi-Fiルーターでも、そのような攻撃を実行する効果的なツールとして利用できることが判明した。
発見は、無人航空機の安全を守るための堅牢なセキュリティ対策を実装するための重要な必要性を強調している。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-09-12T02:03:27Z) - Unauthorized Drone Detection: Experiments and Prototypes [0.8294692832460543]
本稿では、受信信号強度インジケータ(RSSI)と、ドローンの位置座標から生成された暗号鍵の2段階検証を利用する、新しい暗号化ベースのドローン検出方式を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-12-02T20:43:29Z) - Illusory Attacks: Information-Theoretic Detectability Matters in Adversarial Attacks [76.35478518372692]
エプシロン・イリューソリー(epsilon-illusory)は、シーケンシャルな意思決定者に対する敵対的攻撃の新たな形態である。
既存の攻撃と比較して,エプシロン・イリューソリーの自動検出は極めて困難である。
以上の結果から, より優れた異常検知器, 効果的なハードウェアおよびシステムレベルの防御の必要性が示唆された。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-07-20T19:49:09Z) - URANUS: Radio Frequency Tracking, Classification and Identification of
Unmanned Aircraft Vehicles [9.48595824154853]
URANUSは、制限空域におけるドローンの存在を検出するための費用対効果とリアルタイムのフレームワークである。
我々は、UAVを90ドル%の精度でリアルタイムで識別し分類するために、多層パーセプトロンニューラルネットワークを採用する。
我々の分析によると、URANUSは、ほとんどのクリティカルインフラストラクチャーオペレーターが採用できるUAVを特定し、分類し、追跡するための理想的なフレームワークである。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-07-13T08:14:18Z) - A dataset for multi-sensor drone detection [67.75999072448555]
近年,小型・遠隔操作無人航空機(UAV)の使用が増加している。
ドローン検出に関するほとんどの研究は、取得デバイスの種類、ドローンの種類、検出範囲、データセットを特定することに失敗している。
我々は、赤外線および可視ビデオとオーディオファイルを含むドローン検出のための注釈付きマルチセンサーデータベースにコントリビュートする。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-11-02T20:52:03Z) - The Feasibility and Inevitability of Stealth Attacks [63.14766152741211]
我々は、攻撃者が汎用人工知能システムにおける決定を制御できる新しい敵の摂動について研究する。
敵対的なデータ修正とは対照的に、ここで考慮する攻撃メカニズムには、AIシステム自体の変更が含まれる。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-06-26T10:50:07Z) - Dogfight: Detecting Drones from Drones Videos [58.158988162743825]
本稿では,他の飛行ドローンからドローンを検知する問題に対処する。
ソースとターゲットドローンのエロティックな動き、小型、任意の形状、大きな強度、および閉塞は、この問題を非常に困難にします。
これに対処するため,地域提案に基づく手法ではなく,2段階のセグメンテーションに基づく手法を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-03-31T17:43:31Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。