論文の概要: GNSS Spoofing Detection Based on Opportunistic Position Information

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.12580v1
• Date: Sat, 14 Jun 2025 17:27:06 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-17 17:28:46.495847
• Title: GNSS Spoofing Detection Based on Opportunistic Position Information
• Title（参考訳）: 機会的位置情報に基づくGNSSスポーフィング検出
• Authors: Wenjie Liu, Panos Papadimitratos,
• Abstract要約: 位置に基づく攻撃検出スキーム(PADS)は、位置の回帰分析と不確実性分析を利用する確率的フレームワークである。 PADSは偽陽性率の3倍の正の値を得る。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.9688858888666714
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The limited or no protection for civilian Global Navigation Satellite System (GNSS) signals makes spoofing attacks relatively easy. With modern mobile devices often featuring network interfaces, state-of-the-art signals of opportunity (SOP) schemes can provide accurate network positions in replacement of GNSS. The use of onboard inertial sensors can also assist in the absence of GNSS, possibly in the presence of jammers. The combination of SOP and inertial sensors has received limited attention, yet it shows strong results on fully custom-built platforms. We do not seek to improve such special-purpose schemes. Rather, we focus on countering GNSS attacks, notably detecting them, with emphasis on deployment with consumer-grade platforms, notably smartphones, that provide off-the-shelf opportunistic information (i.e., network position and inertial sensor data). Our Position-based Attack Detection Scheme (PADS) is a probabilistic framework that uses regression and uncertainty analysis for positions. The regression optimization problem is a weighted mean square error of polynomial fitting, with constraints that the fitted positions satisfy the device velocity and acceleration. Then, uncertainty is modeled by a Gaussian process, which provides more flexibility to analyze how sure or unsure we are about position estimations. In the detection process, we combine all uncertainty information with the position estimations into a fused test statistic, which is the input utilized by an anomaly detector based on outlier ensembles. The evaluation shows that the PADS outperforms a set of baseline methods that rely on SOP or inertial sensor-based or statistical tests, achieving up to 3 times the true positive rate at a low false positive rate.
• Abstract（参考訳）: 民間のグローバルナビゲーション衛星システム(GNSS)の信号の保護は、スプーフィング攻撃を比較的容易にする。 現代のモバイルデバイスは、しばしばネットワークインターフェースを特徴としているため、GNSSの代わりに最先端のSOP(State-of-the-the-art Signal of opportunity)スキームが正確なネットワーク位置を提供することができる。 搭載された慣性センサーの使用は、おそらくジャマーの存在下でのGNSSの欠如を助長する。 SOPと慣性センサーの組み合わせは注目度が低いが、完全にカスタマイズされたプラットフォーム上では強力な結果が得られている。 我々はそのような特別目的のスキームを改良しようとはしない。 むしろ、我々はGNSS攻撃に対抗することに集中し、特にそれらを検出し、市販の機会情報(ネットワーク位置と慣性センサーデータ)を提供する、コンシューマグレードのプラットフォーム(特にスマートフォン)への展開に重点を置いています。 我々の位置に基づく攻撃検出手法(PADS)は、位置の回帰分析と不確実性分析を利用する確率的フレームワークである。 回帰最適化問題は多項式フィッティングの重み付き平均二乗誤差であり、適合位置がデバイス速度と加速度を満たすという制約がある。 そして、不確実性はガウス過程によってモデル化され、位置推定に関する確実性や不確実性を分析する柔軟性を提供する。 検出過程において,不確実性情報と位置推定を融合したテスト統計値に結合し,外乱アンサンブルに基づく異常検知器の入力を行う。 評価の結果,PADS は,SOP や慣性センサベース,あるいは統計検査に依存した一連のベースライン法よりも優れており,偽陽性率の3倍の正の値が得られることがわかった。

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