論文の概要: SSD: A State-based Stealthy Backdoor Attack For Navigation System in UAV Route Planning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.20178v2
• Date: Wed, 12 Mar 2025 10:19:58 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-13 15:34:30.949692
• Title: SSD: A State-based Stealthy Backdoor Attack For Navigation System in UAV Route Planning
• Title（参考訳）: SSD:UAVルート計画におけるナビゲーションシステムのための国家ベースのステルスバックドア攻撃
• Authors: Zhaoxuan Wang, Yang Li, Jie Zhang, Xingshuo Han, Kangbo Liu, Lyu Yang, yuan Zhou, Tianwei Zhang, Quan Pan,
• Abstract要約: 無人航空機(UAV)はリスクの高い作業を行うためにますます用いられる。 UAVはサイバーセキュリティの脅威をエスカレートする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 22.04239473697645
• License:
• Abstract: Unmanned aerial vehicles (UAVs) are increasingly employed to perform high-risk tasks that require minimal human intervention. However, UAVs face escalating cybersecurity threats, particularly from GNSS spoofing attacks. While previous studies have extensively investigated the impacts of GNSS spoofing on UAVs, few have focused on its effects on specific tasks. Moreover, the influence of UAV motion states on the assessment of network security risks is often overlooked. To address these gaps, we first provide a detailed evaluation of how motion states affect the effectiveness of network attacks. We demonstrate that nonlinear motion states not only enhance the effectiveness of position spoofing in GNSS spoofing attacks but also reduce the probability of speed-related attack detection. Building upon this, we propose a state-triggered backdoor attack method (SSD) to deceive GNSS systems and assess its risk to trajectory planning tasks. Extensive validation of SSD's effectiveness and stealthiness is conducted. Experimental results show that, with appropriately tuned hyperparameters, SSD significantly increases positioning errors and the risk of task failure, while maintaining 100% stealth across three state-of-the-art detectors.
• Abstract（参考訳）: 無人航空機(UAV)は、人間の介入を最小限に抑える高リスクタスクを実行するために、ますます採用されている。 しかし、UAVはサイバーセキュリティの脅威がエスカレートしている。 これまでの研究では、GASSのスプーフィングがUAVに与える影響を広範囲に研究してきたが、特定のタスクに与える影響に焦点を当てた研究は少ない。 さらに,UAVの動作状態がネットワークセキュリティリスクの評価に与える影響も見落とされがちである。 これらのギャップに対処するために、まず、動作状態がネットワーク攻撃の有効性にどのように影響するかを詳細に評価する。 非線形運動状態は, GNSSスプーフィング攻撃における位置スプーフィングの有効性を高めるだけでなく, 速度関連攻撃検出の可能性を低下させることを示した。 そこで我々は, GNSSシステムを騙し, 軌道計画タスクのリスクを評価するために, 州立のバックドア攻撃法(SSD)を提案する。 SSDの有効性とステルスネスの徹底的な検証を行う。 実験結果から, SSDは適度に調整されたハイパーパラメータにより, 3つの最先端検出器間で100%ステルスを維持しながら, 位置決め誤差とタスク失敗のリスクを著しく増大させることがわかった。

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