Fugu-MT 論文翻訳(概要): Unauthorized Drone Detection: Experiments and Prototypes

論文の概要: Unauthorized Drone Detection: Experiments and Prototypes

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.01436v1
Date: Fri, 2 Dec 2022 20:43:29 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-12-06 16:12:30.545370
Title: Unauthorized Drone Detection: Experiments and Prototypes
Title（参考訳）: 無許可ドローン検出:実験とプロトタイプ
Authors: Muhammad Asif Khan, Hamid Menouar, Osama Muhammad Khalid, and Adnan Abu-Dayya
Abstract要約: 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。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.8294692832460543
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: The increase in the number of unmanned aerial vehicles a.k.a. drones pose several threats to public privacy, critical infrastructure and cyber security. Hence, detecting unauthorized drones is a significant problem which received attention in the last few years. In this paper, we present our experimental work on three drone detection methods (i.e., acoustic detection, radio frequency (RF) detection, and visual detection) to evaluate their efficacy in both indoor and outdoor environments. Owing to the limitations of these schemes, we present a novel encryption-based drone detection scheme that uses a two-stage verification of the drone's received signal strength indicator (RSSI) and the encryption key generated from the drone's position coordinates to reliably detect an unauthorized drone in the presence of authorized drones.
Abstract（参考訳）: 無人航空機(無人航空機)の増加は、公共のプライバシー、重要なインフラ、サイバーセキュリティにいくつかの脅威をもたらす。したがって、ここ数年で無人ドローンの発見に注目が集まっている重要な問題である。本稿では,室内環境と屋外環境の両方において,その効果を評価するための3つのドローン検出手法(音響検出,高周波検出,視覚検出)の実験研究について述べる。そこで,本研究では,ドローンの受信信号強度インジケータ(rssi)の2段階検証と,ドローンの位置座標から生成した暗号鍵を用いて,認可されたドローンの存在下で無許可のドローンを確実に検出する暗号化方式を提案する。

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