論文の概要: Learning-based Detection of GPS Spoofing Attack for Quadrotors

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.07597v1
• Date: Fri, 10 Jan 2025 02:20:59 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-15 13:25:18.146408
• Title: Learning-based Detection of GPS Spoofing Attack for Quadrotors
• Title（参考訳）: クアドロレータのGPSスポウティング攻撃の学習による検出
• Authors: Pengyu Wang, Zhaohua Yang, Jialu Li, Ling Shi,
• Abstract要約: 本稿では,変圧器をベースとした4重項UAVの高度な攻撃検出フレームワークであるQUADFormerを提案する。 このフレームワークは、異常に敏感な配列を生成する残基生成器を特徴とし、変換器によって解析され、検出と分類のための統計的パターンをキャプチャする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.398843753130425
• License:
• Abstract: Safety-critical cyber-physical systems (CPS), such as quadrotor UAVs, are particularly prone to cyber attacks, which can result in significant consequences if not detected promptly and accurately. During outdoor operations, the nonlinear dynamics of UAV systems, combined with non-Gaussian noise, pose challenges to the effectiveness of conventional statistical and machine learning methods. To overcome these limitations, we present QUADFormer, an advanced attack detection framework for quadrotor UAVs leveraging a transformer-based architecture. This framework features a residue generator that produces sequences sensitive to anomalies, which are then analyzed by the transformer to capture statistical patterns for detection and classification. Furthermore, an alert mechanism ensures UAVs can operate safely even when under attack. Extensive simulations and experimental evaluations highlight that QUADFormer outperforms existing state-of-the-art techniques in detection accuracy.
• Abstract（参考訳）: クオーターUAVのような安全クリティカルなサイバー物理システム(CPS)は特にサイバー攻撃を起こしやすいため、迅速かつ正確に検出されていない場合、重大な結果をもたらす可能性がある。 屋外操作において、非ガウス雑音と組み合わせたUAVシステムの非線形力学は、従来の統計的および機械学習手法の有効性に課題を提起する。 これらの制限を克服するために,我々は,変圧器アーキテクチャを利用した4重項UAVの高度な攻撃検出フレームワーク QUADFormer を提案する。 このフレームワークは、異常に敏感な配列を生成する残基生成器を特徴とし、変換器によって解析され、検出と分類のための統計的パターンをキャプチャする。 さらに、警告機構により、攻撃中であってもUAVが安全に動作できることが保証される。 大規模なシミュレーションと実験的評価により、QUIDFormerは検出精度において既存の最先端技術よりも優れていることが示された。

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