論文の概要: SyncGait: Robust Long-Distance Authentication for Drone Delivery via Implicit Gait Behaviors

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2512.23778v1
• Date: Mon, 29 Dec 2025 13:31:24 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-01-01 23:27:28.163011
• Title: SyncGait: Robust Long-Distance Authentication for Drone Delivery via Implicit Gait Behaviors
• Title（参考訳）: SyncGait:過度な歩行行動によるドローン配達のためのロバスト長距離認証
• Authors: Zijian Ling, Man Zhou, Hongda Zhai, Yating Huang, Lingchen Zhao, Qi Li, Chao Shen, Qian Wang,
• Abstract要約: SyncGaitは、ドローン配達のための歩行に基づく相互認証システムである。 平均精度は99.84%である。 様々なスプーフィング攻撃に対して強い抵抗力を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 42.136239953383786
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In recent years, drone delivery, which utilizes unmanned aerial vehicles (UAVs) for package delivery and pickup, has gradually emerged as a crucial method in logistics. Since delivery drones are expensive and may carry valuable packages, they must maintain a safe distance from individuals until user-drone mutual authentication is confirmed. Despite numerous authentication schemes being developed, existing solutions are limited in authentication distance and lack resilience against sophisticated attacks. To this end, we introduce SyncGait, an implicit gait-based mutual authentication system for drone delivery. SyncGait leverages the user's unique arm swing as he walks toward the drone to achieve mutual authentication without requiring additional hardware or specific authentication actions. We conducted extensive experiments on 14 datasets collected from 31 subjects. The results demonstrate that SyncGait achieves an average accuracy of 99.84\% at a long distance ($>18m$) and exhibits strong resilience against various spoofing attacks, making it a robust, secure, and user-friendly solution in real-world scenarios.
• Abstract（参考訳）: 近年,無人航空機(UAV)をパッケージ配送やピックアップに利用しているドローンの配達が,物流において重要な方法として徐々に現れてきている。 配送ドローンは高価であり、価値あるパッケージを運ぶ可能性があるため、ユーザとドローンの相互認証が確認されるまでは、個人から安全な距離を維持する必要がある。 多数の認証スキームが開発されているが、既存のソリューションは認証距離が限られており、高度な攻撃に対するレジリエンスが欠如している。 そこで我々は,ドローン配送のための暗黙の歩行に基づく相互認証システムSyncGaitを紹介する。 SyncGaitは、追加のハードウェアや特定の認証アクションを必要とせずに、相互認証を実現するために、ユーザのユニークなアームスイングを活用する。 我々は31名の被験者から収集した14のデータセットについて広範な実験を行った。 その結果、SyncGaitは長距離(=18m$)で平均99.84\%の精度を達成し、様々なスプーフィング攻撃に対して強力なレジリエンスを示し、現実のシナリオでは堅牢でセキュアでユーザフレンドリーなソリューションであることがわかった。

関連論文リスト

• Deep Learning Models for Robust Facial Liveness Detection [56.08694048252482]
  本研究では,現代のアンチスプーフィング手法の欠陥に対処する新しい深層学習モデルを用いて,ロバストな解を提案する。 テクスチャ解析と実際の人間の特性に関連する反射特性を革新的に統合することにより、我々のモデルは、顕著な精度でレプリカと真の存在を区別する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-08-12T17:19:20Z)
• Person Recognition at Altitude and Range: Fusion of Face, Body Shape and Gait [70.00430652562012]
  FarSightは、顔認識のためのエンドツーエンドシステムで、顔、歩行、体形を横断する生体計測の手がかりを統合する。 FarSightは、4つのコアモジュールにまたがる新しいアルゴリズムを組み込んでいる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-05-07T17:58:25Z)
• Improving Small Drone Detection Through Multi-Scale Processing and Data Augmentation [2.522137108227868]
  本研究では,中規模のYOLOv11オブジェクト検出モデルに基づくドローン検出手法を提案する。 そこで我々は,入力画像を全体およびセグメント化された部分の両方で処理し,その後の予測アグリゲーションで処理するマルチスケールアプローチを実装した。 提案されたアプローチは、2025年のInternational Joint Conference on Neural Networksで開かれた第8回WOSDETC Drone-vsBird Detection Grand Challengeでトップ3にランクインした。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-04-27T20:06:55Z)
• Research on environment perception and behavior prediction of intelligent UAV based on semantic communication [8.481025063242473]
  高速なトレーニング機能を備えたドローンが、効率的なリソース割り当てのために、新たな仮想シナリオに自律的に適応できるようにするために、強化学習アプローチが導入されている。 メタユニバースのためのセマンティック・コミュニケーション・フレームワークを提案し、セマンティック・情報の抽出を利用して通信コストを削減し、メタユニバース・サービスの情報伝達をインセンティブ化する。 実験では, ドローン適応性能を約35%向上させ, 基地局数の増加に伴い, 局所降着速度は90%に達することができた。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-01-08T13:03:34Z)
• Cooperative Search and Track of Rogue Drones using Multiagent Reinforcement Learning [8.775925011558995]
  本研究は、機密性の高いインフラ施設をターゲットにしたローグドローンを迎撃する問題を考察する。 ローグドローンを確実に検出・追跡・中和できる総合システムを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-01-07T16:22:51Z)
• Open-World Drone Active Tracking with Goal-Centered Rewards [62.21394499788672]
  Drone Visual Active Trackingは、視覚的な観察に基づいてモーションシステムを制御することで、対象物を自律的に追跡することを目的としている。 DATは,世界初となるエア・ツー・グラウンド・トラッキング・ベンチマークである。 また,複雑なシナリオにおけるドローン追跡目標の性能向上を目的としたGC-VATを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-12-01T09:37:46Z)
• Turning Noises to Fingerprint-Free "Credentials": Secure and Usable Drone Authentication [6.020502120764117]
  我々は、ドローンの音の指紋に頼らず、攻撃に耐性を持ち、環境音下で堅牢な認証システムを構築している。 広範囲な評価は、そのセキュリティとユーザビリティを示している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-02-18T00:27:54Z)
• TransVisDrone: Spatio-Temporal Transformer for Vision-based Drone-to-Drone Detection in Aerial Videos [57.92385818430939]
  視覚的フィードを用いたドローンからドローンへの検知は、ドローンの衝突の検出、ドローンの攻撃の検出、他のドローンとの飛行の調整など、重要な応用がある。 既存の手法は計算コストがかかり、非エンドツーエンドの最適化に追随し、複雑なマルチステージパイプラインを持つため、エッジデバイス上でのリアルタイムデプロイメントには適さない。 計算効率を向上したエンドツーエンドのソリューションを提供する,シンプルで効果的なフレームワークであるitTransVisDroneを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-10-16T03:05:13Z)
• Neural Myerson Auction for Truthful and Energy-Efficient Autonomous Aerial Data Delivery [9.986880167690364]
  厳密な通信条件下で収集した監視データを転送するデータ配信ドローンを導入する。 本稿では,空中分散データプラットフォームにおけるMyersonオークションに基づく非同期データ配信を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-12-29T12:14:34Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。