論文の概要: Real-World Adversarial Attacks on RF-Based Drone Detectors
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2512.20712v1
- Date: Tue, 23 Dec 2025 19:19:45 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-12-25 19:43:21.576042
- Title: Real-World Adversarial Attacks on RF-Based Drone Detectors
- Title（参考訳）: RF-based Drone Detectorにおける実世界の敵攻撃
- Authors: Omer Gazit, Yael Itzhakev, Yuval Elovici, Asaf Shabtai,
- Abstract要約: RF画像に基づくドローン検出器に対する最初の物理的攻撃を示す。
正規通信と共に伝送されるクラス固有の普遍的複素ベースバンド(I/Q)波形を最適化する。
提案手法は, 標準RFチェーンに適合し, 目標ドローンの検出を確実に抑制するものである。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 23.665242593779904
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Radio frequency (RF) based systems are increasingly used to detect drones by analyzing their RF signal patterns, converting them into spectrogram images which are processed by object detection models. Existing RF attacks against image based models alter digital features, making over-the-air (OTA) implementation difficult due to the challenge of converting digital perturbations to transmittable waveforms that may introduce synchronization errors and interference, and encounter hardware limitations. We present the first physical attack on RF image based drone detectors, optimizing class-specific universal complex baseband (I/Q) perturbation waveforms that are transmitted alongside legitimate communications. We evaluated the attack using RF recordings and OTA experiments with four types of drones. Our results show that modest, structured I/Q perturbations are compatible with standard RF chains and reliably reduce target drone detection while preserving detection of legitimate drones.
- Abstract（参考訳）: RF(Radio frequency)ベースのシステムは、RF信号パターンを分析して、オブジェクト検出モデルによって処理される分光画像に変換することで、ドローンを検出するためにますます利用されている。
既存の画像ベースモデルに対するRF攻撃は、同期エラーや干渉を引き起こす可能性のある送信可能な波形にデジタル摂動を変換し、ハードウェアの制限に直面するという課題のために、OTA(Over-the-air)の実装を困難にする。
本稿では、RF画像に基づくドローン検出器に対する最初の物理的攻撃を行い、正統な通信と共に送信されるクラス固有複合ベースバンド(I/Q)摂動波形を最適化する。
RF記録と4種類のドローンによるOTA実験を用いて攻撃評価を行った。
提案手法は, 標準RFチェーンに適合し, 正規ドローンの検出を保ちつつ, 目標ドローンの検出を確実に低減できることを示すものである。
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