An Efficient UAV Hijacking Detection Method Using Onboard Inertial Measurement Unit
Notice bibliographique
Résumé
With the fast growth of civil drones, their security problems meet significant challenges. A commercial drone may be hijacked by a GPS-spoofing attack for illegal activities, such as terrorist attacks. The target of this article is to develop a technique that only uses onboard gyroscopes to determine whether a drone has been hijacked. Ideally, GPS data and the angular velocities measured by gyroscopes can be used to estimate the acceleration of a drone, which can be further compared with the measurement of the accelerometer to detect whether a drone has been hijacked. However, the detection results may not always be accurate due to some calculation and measurement errors, especially when no hijacking occurs in curve trajectory situations. To overcome this, in this article, we propose a novel and simple method to detect hijacking only based on gyroscopes’ measurements and GPS data, without using any accelerometer in the detection procedure. The computational complexity of our method is very low, which is suitable to be implemented in the drones with micro-controllers. On the other hand, the proposed method does not rely on any accelerometer to detect attacks, which means it receives less information in the detection procedure and may reduce the results accuracy in some special situations. While the previous method can compensate for this flaw, the high detection results also can be guaranteed by using the above two methods. Experiments with a quad-rotor drone are conducted to show the effectiveness of the proposed method and the combination method.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».