論文の概要: Wide-Area GNSS Spoofing and Jamming Detection Using AIS-Derived Spatiotemporal Integrity Monitoring
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.11055v1
- Date: Fri, 27 Feb 2026 16:32:01 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-03-15 16:38:22.601464
- Title: Wide-Area GNSS Spoofing and Jamming Detection Using AIS-Derived Spatiotemporal Integrity Monitoring
- Title（参考訳）: AIS-Derived Spatiotemporal Integrity Monitoring を用いた広域GNSSスポーフィングとジャミング検出
- Authors: Sanghyeon Park, DeukJae Cho, Pyo-Woong Son,
- Abstract要約: 生のAISメッセージには、スプーフィングやジャムを模倣できる通信層欠陥が含まれている。
本稿では,規則に基づく診断を用いて通信障害を解消する3段階AISベースのフレームワークを提案する。
韓国沿岸海域から約9億6600万件のAISメッセージでテストされ、17個のスプーフィングと343個のジャミングクラスタを検出し、偽のアラームを偽のアラームと比較して98.6%削減した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Global Navigation Satellite System (GNSS) spoofing and jamming threaten maritime navigation by corrupting positions from Automatic Identification System (AIS) transponders. Crucially, raw AIS messages contain communication-layer defects (duplicated MMSIs, timestamp errors, stale retransmissions, and multi-station rebroadcast delays) that can mimic spoofing or jamming. Thus, AIS positions are unreliable without pre-filtering. We propose a three-stage AIS-based framework that (1) uses rule-based diagnostics to discard communication faults, (2) applies an interacting multiple model filter and transmission-interval analysis to extract kinematic-consistency and continuity anomalies, and (3) applies spatiotemporal DBSCAN to group anomalies by multi-vessel coherence and temporal persistence and classify them as sensor faults, spoofing, or jamming. Tested on approximately 966 million AIS messages from Korean coastal waters, the framework detected 17 spoofing and 343 jamming clusters and reduced false alarms by 98.6% relative to naive clustering. These results show that, after rigorous pre-filtering, AIS data can enable wide-area GNSS interference detection without dedicated sensors.
- Abstract（参考訳）: グローバルナビゲーション衛星システム(GNSS)は、自動識別システム(AIS)トランスポンダの位置を破損させることにより、海上航行を脅かす。
重要なことは、生のAISメッセージは通信層欠陥(MMSIの重複、タイムスタンプエラー、スタイル再送信、マルチステーション再放送遅延)を含み、スプーフィングやジャミングを模倣することができる。
したがって、AIS位置は事前フィルタリングなしでは信頼できない。
本稿では,(1)規則に基づく診断を用いて通信障害を解消し,(2)相互に相互作用する複数のモデルフィルタと透過区間解析を用いて,運動整合性および連続性異常を抽出し,(3)複数容器のコヒーレンスと時間的持続性によるグループ異常に対して時空間DBSCANを適用し,それらをセンサ障害,スプーフィング,ジャミングと分類する3段階のAISベースのフレームワークを提案する。
韓国沿岸海域から約9億6600万件のAISメッセージを受信し、17個のスプーフィングと343個のジャミングクラスタを検出し、偽のアラームを98.6%削減した。
これらの結果は、厳密な事前フィルタリングの後、AISデータによって専用のセンサを使わずに広い領域のGNSS干渉検出が可能になることを示している。
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