論文の概要: GhostLock: Learning-Assisted Blind GPS Signal Nullification Without Victim-Side Information

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2610.20831v1
• Date: Wed, 14 Oct 2026 19:15:58 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-10-16 19:13:16.037552
• Title: GhostLock: Learning-Assisted Blind GPS Signal Nullification Without Victim-Side Information
• Title（参考訳）: GhostLock: 学習支援のBlind GPS信号の無害化
• Abstract要約: GPSシグナル核化(GPS Signal Nullification、GSN)は、取得前の破壊的干渉によって、本物の衛星信号を抑制する物理層攻撃である。 本稿では,学習支援型視覚障害者用GSNフレームワークを提案する。 GPS-SDR-SIMとラジオを用いたリアルタイムソフトウェア定義無線プラットフォーム上でGhostLockを実装した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.472517504505613
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The Global Positioning System (GPS) provides critical positioning, navigation, and timing (PNT) services for numerous safety- and mission-critical applications, making it an attractive target for physical-layer attacks. While GPS spoofing and jamming have been extensively studied, GPS Signal Nullification (GSN)-a physical-layer attack that suppresses authentic satellite signals through destructive interference prior to acquisition-remains largely unexplored. Existing wireless signal nullification techniques target conventional communication systems and typically require victim-side information, such as channel estimates or synchronization parameters, making them impractical for GPS. Furthermore, many GPS spoofing defenses assume authentic satellite signals remain available as trusted references, an assumption invalidated by GSN. To address this gap, we present GhostLock, a learning-assisted blind GSN framework requiring only an approximate target location estimate. GhostLock integrates a Blind Adaptive Filter (BAF) with a deep learning-based synchronization module to generate and align an anti-signal using only the attacker's locally received GPS signal, eliminating the need for victim-side observations. We implement GhostLock on a real-time software-defined radio (SDR) platform using GPS-SDR-SIM and GNU Radio. Experimental results demonstrate successful suppression of GPS signal acquisition, establishing the feasibility of blind GSN and motivating new detection and mitigation techniques for this emerging GPS threat model.
• Abstract（参考訳）: グローバル・ポジショニング・システム(GPS)は、多くの安全およびミッションクリティカルなアプリケーションに対して重要な位置決め、ナビゲーション、タイミング(PNT)サービスを提供しており、物理層攻撃の魅力的なターゲットとなっている。 GPSスプーフィングとジャミングが広く研究されているが、GPS Signal Nullification (GSN) は、買収前の破壊的干渉によって真正衛星信号を抑圧する物理層攻撃である。 既存の無線信号の無効化技術は従来の通信システムをターゲットにしており、通常はチャネル推定や同期パラメータなどの被害者側の情報を必要とするため、GPSでは実用的ではない。 さらに、多くのGPSスプーフィングディフェンスは、信頼できる衛星信号が信頼できる参照として利用可能であり、GSNによって無効化されていると仮定している。 このギャップに対処するため,学習支援型盲目的GSNフレームワークであるGhostLockを提案する。 GhostLockはBlind Adaptive Filter(BAF)とディープラーニングベースの同期モジュールを統合して、攻撃者のローカル受信したGPS信号のみを使用して、アンチシグナーを生成し、調整することで、被害者側の観察を不要にする。 我々は,GPS-SDR-SIMとGNUラジオを用いたリアルタイムソフトウェア定義無線(SDR)プラットフォーム上でGhostLockを実装した。 実験結果から,GPS信号取得の抑制が成功し,目視GSNの実現可能性を確立し,新たなGPS脅威モデルの検出と緩和を動機とした。

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