論文の概要: Efficient Malicious UAV Detection Using Autoencoder-TSMamba Integration

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.10585v1
• Date: Wed, 14 May 2025 15:04:04 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-19 14:36:13.178061
• Title: Efficient Malicious UAV Detection Using Autoencoder-TSMamba Integration
• Title（参考訳）: オートエンコーダ-TSMamba統合を用いた高効率UAV検出
• Authors: Azim Akhtarshenas, Ramin Toosi, David López-Pérez, Tohid Alizadeh, Alireza Hosseini,
• Abstract要約: 悪性無人航空機(UAV)は次世代ネットワーク(NGN)に重大な脅威をもたらす 本稿では,悪意のあるUAVを検知する統合型(AE)分類器を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.119508697466852
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Malicious Unmanned Aerial Vehicles (UAVs) present a significant threat to next-generation networks (NGNs), posing risks such as unauthorized surveillance, data theft, and the delivery of hazardous materials. This paper proposes an integrated (AE)-classifier system to detect malicious UAVs. The proposed AE, based on a 4-layer Tri-orientated Spatial Mamba (TSMamba) architecture, effectively captures complex spatial relationships crucial for identifying malicious UAV activities. The first phase involves generating residual values through the AE, which are subsequently processed by a ResNet-based classifier. This classifier leverages the residual values to achieve lower complexity and higher accuracy. Our experiments demonstrate significant improvements in both binary and multi-class classification scenarios, achieving up to 99.8 % recall compared to 96.7 % in the benchmark. Additionally, our method reduces computational complexity, making it more suitable for large-scale deployment. These results highlight the robustness and scalability of our approach, offering an effective solution for malicious UAV detection in NGN environments.
• Abstract（参考訳）: 悪質な無人航空機(UAV)は次世代ネットワーク(NGN)に重大な脅威をもたらし、不正な監視、データ盗難、有害物質の提供などのリスクを訴えている。 本稿では,悪意のあるUAVを検知する統合型(AE)分類器を提案する。 提案手法は, 4層型三層空間マンバ(TSMamba)アーキテクチャをベースとして, 悪意のあるUAV活動の特定に不可欠な複雑な空間関係を効果的に捉えている。 第1フェーズでは、AEを通じて残値を生成し、その後ResNetベースの分類器で処理する。 この分類器は残留値を利用して、より低い複雑さと高い精度を達成する。 我々の実験は、ベンチマークの96.7%に比べて、最大99.8%のリコールを達成し、バイナリとマルチクラスの両方の分類シナリオにおいて大幅な改善を示した。 さらに,本手法は計算複雑性を低減し,大規模展開に適した方法である。 これらの結果は我々のアプローチの堅牢性とスケーラビリティを強調し、NGN環境における悪意のあるUAV検出に有効なソリューションを提供する。

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