論文の概要: Leveraging the Power of Ensemble Learning for Secure Low Altitude Economy

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2602.07725v1
• Date: Sat, 07 Feb 2026 23:15:58 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-02-10 20:26:24.777646
• Title: Leveraging the Power of Ensemble Learning for Secure Low Altitude Economy
• Title（参考訳）: 安全な低高度経済のためのアンサンブル学習力の活用
• Authors: Yaoqi Yang, Yong Chen, Jiacheng Wang, Geng Sun, Dusit Niyato, Zhu Han,
• Abstract要約: 低高度経済(LAE)は社会福祉の強化と経済成長の推進に大きく貢献している。 本稿では,セキュアなLAEのためのアンサンブル学習,研究の焦点,解決策,ケーススタディについて検討する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 64.39232788946173
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Low Altitude Economy (LAE) holds immense promise for enhancing societal well-being and driving economic growth. However, this burgeoning field is vulnerable to security threats, particularly malicious aircraft intrusion attacks. To address the above concerns, intrusion detection systems (IDS) can be used to defend against malicious aircraft intrusions in LAE. Whereas, due to the heterogeneous data, dynamic environment, and resource-constrained devices within LAE, current IDS face challenges in detection accuracy, adaptability, and resource utilization ratio. In this regard, due to the inherent ability to combine the strengths of multiple models, ensemble learning can realize more robust and diverse anomaly detection further enhance IDS accuracy, thereby improving robustness and efficiency of the secure LAE. Unlike single-model approaches, ensemble learning can leverage the collective knowledge of its constituent models to effectively defend the malicious aircraft intrusion attacks. Specifically, this paper investigates ensemble learning for secure LAE, covering research focuses, solutions, and a case study. We first establish the rationale for ensemble learning and then review research areas and potential solutions, demonstrating the necessities and benefits of applying ensemble learning to secure LAE. Subsequently, we propose a framework of ensemble learning-enabled malicious aircrafts tracking in the secure LAE, where its feasibility and effectiveness are evaluated by the designed case study. Finally, we conclude by outlining promising future research directions for further advancing the ensemble learning-enabled secure LAE.
• Abstract（参考訳）: 低高度経済(LAE)は社会福祉の強化と経済成長の推進に大きく貢献している。 しかし、この急激な攻撃はセキュリティの脅威、特に悪意のある航空機の侵入攻撃に弱い。 上記の懸念に対処するために、RAEの悪意ある航空機侵入に対してIDS(Intrusion Detection System)を使用することができる。 一方、LAE内の異種データ、動的環境、資源制限されたデバイスにより、現在のIDSは検出精度、適応性、資源利用率に課題に直面している。 この点において、複数のモデルの強みを結合する固有の能力により、アンサンブル学習はより堅牢で多様な異常検出を実現し、IDSの精度をさらに高め、セキュアなLAEの堅牢性と効率を向上させることができる。 シングルモデルアプローチとは異なり、アンサンブル学習はその構成モデルの集合的知識を活用して、悪意ある航空機侵入攻撃を効果的に防御することができる。 具体的には,セキュアなLAEのためのアンサンブル学習,研究の焦点,解決策,ケーススタディについて検討する。 まず、アンサンブル学習の理論的根拠を確立し、次に研究領域と潜在的な解決策をレビューし、アンサンブル学習をLAEに応用する必要性とメリットを実証する。 その後,安全なLAEにおけるアンサンブル学習可能な悪意ある航空機追跡の枠組みを提案し,その可能性と妥当性を設計事例スタディにより評価した。 最後に,アンサンブル学習可能なセキュアなLAEをさらに進めるために,将来的な研究の方向性を概説する。

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