Deep learning detection of GPS spoofing
Visualitza/Obre
10.1007/978-3-030-95467-3_38
Inclou dades d'ús des de 2022
Cita com:
hdl:2117/363000
Tipus de documentText en actes de congrés
Data publicació2022
EditorSpringer Nature
Condicions d'accésAccés obert
Tots els drets reservats. Aquesta obra està protegida pels drets de propietat intel·lectual i
industrial corresponents. Sense perjudici de les exempcions legals existents, queda prohibida la seva
reproducció, distribució, comunicació pública o transformació sense l'autorització del titular dels drets
Abstract
Unmanned aerial vehicles (UAVs) are widely deployed in air navigation, where numerous applications use them for safety-of-life and positioning, navigation, and timing tasks. Consequently, GPS spoofing attacks are more and more frequent. The aim of this work is to enhance GPS systems of UAVs, by providing the ability of detecting and preventing spoofing attacks. The proposed solution is based on a multilayer perceptron neural network, which processes the flight parameters and the GPS signals to generate alarms signalling GPS spoofing attacks. The obtained accuracy lies between 83.23% for TEXBAT dataset and 99.93% for MAVLINK dataset.
CitacióJullian, O. [et al.]. Deep learning detection of GPS spoofing. A: International Conference on Machine Learning, Optimization, and Data Science. "Machine Learning, Optimization, and Data Science, 7th International Conference, LOD 2021: Grasmere, UK, October 4-8, 2021: revised selected papers, part I". Springer Nature, 2022, p. 527-540. ISBN 978-3-030-95467-3. DOI 10.1007/978-3-030-95467-3_38.
ISBN978-3-030-95467-3
Versió de l'editorhttps://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-030-95467-3_38
Fitxers | Descripció | Mida | Format | Visualitza |
---|---|---|---|---|
LOD_2021_Camera-Ready_73+(7).pdf | 428,9Kb | Visualitza/Obre |