論文の概要: Securing UAV Communications by Fusing Cross-Layer Fingerprints

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2511.05796v1
• Date: Sat, 08 Nov 2025 02:00:31 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-11-11 21:18:44.581632
• Title: Securing UAV Communications by Fusing Cross-Layer Fingerprints
• Title（参考訳）: クロスレイヤフィンガープリントを用いたUAV通信のセキュア化
• Authors: Yong Huang, Ruihao Li, Mingyang Chen, Feiyang Zhao, Dalong Zhang, Wanqing Tu,
• Abstract要約: 無線通信のオープンな性質は、無人航空機(UAV)通信を偽造攻撃に弱いものにしている。 従来の指紋ベースのUAV認証アプローチは、ネットワークモデルの単一層から収集された感覚データの単一のモダリティに依存している。 本稿では,UAV認証の効率性と信頼性を高めるために,初めて層間情報を利用したUAV認証システムSecureLinkを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.001607132877021
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The open nature of wireless communications renders unmanned aerial vehicle (UAV) communications vulnerable to impersonation attacks, under which malicious UAVs can impersonate authorized ones with stolen digital certificates. Traditional fingerprint-based UAV authentication approaches rely on a single modality of sensory data gathered from a single layer of the network model, resulting in unreliable authentication experiences, particularly when UAVs are mobile and in an open-world environment. To transcend these limitations, this paper proposes SecureLink, a UAV authentication system that is among the first to employ cross-layer information for enhancing the efficiency and reliability of UAV authentication. Instead of using single modalities, SecureLink fuses physical-layer radio frequency (RF) fingerprints and application-layer micro-electromechanical system (MEMS) fingerprints into reliable UAV identifiers via multimodal fusion. SecureLink first aligns fingerprints from channel state information measurements and telemetry data, such as feedback readings of onboard accelerometers, gyroscopes, and barometers. Then, an attention-based neural network is devised for in-depth feature fusion. Next, the fused features are trained by a multi-similarity loss and fed into a one-class support vector machine for open-world authentication. We extensively implement our SecureLink using three different types of UAVs and evaluate it in different environments. With only six additional data frames, SecureLink achieves a closed-world accuracy of 98.61% and an open-world accuracy of 97.54% with two impersonating UAVs, outperforming the existing approaches in authentication robustness and communication overheads. Finally, our datasets collected from these experiments are available on GitHub: https://github.com/PhyGroup/SecureLink\_data.
• Abstract（参考訳）: 無線通信のオープンな性質は、不正な無人航空機(UAV)通信が不正な攻撃に対して脆弱であることを示している。 従来の指紋ベースのUAV認証アプローチは、ネットワークモデルの単一層から収集された感覚データの単一のモダリティに依存しており、特にUAVがモバイルおよびオープンな環境において、信頼性の低い認証エクスペリエンスをもたらす。 これらの制限を超越するために,UAV認証の効率性と信頼性を高めるために,初めて層間情報を利用したUAV認証システムSecureLinkを提案する。 単一モードを使用する代わりに、SecureLinkは物理層無線周波数(RF)指紋とアプリケーション層マイクロエレクトロメカニクスシステム(MEMS)指紋をマルチモーダル融合により信頼性の高いUAV識別子に融合する。 SecureLinkはまず、オンボード加速度計、ジャイロスコープ、バロメーターのフィードバック読取など、チャネル状態情報測定とテレメトリデータからの指紋を整列する。 次に、詳細な特徴融合のために、注意に基づくニューラルネットワークを考案する。 次に、融合した特徴は多相性損失によって訓練され、オープンワールド認証のための一級サポートベクターマシンに入力される。 3種類のUAVを用いてSecureLinkを広範囲に実装し、異なる環境で評価する。 6つの追加データフレームだけで、SecureLinkは98.61%のクローズドワールド精度と97.54%のオープンワールド精度を達成し、認証の堅牢性と通信オーバーヘッドにおいて既存のアプローチより優れている。 最後に、これらの実験から収集したデータセットはGitHubで入手できる。

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