Trust the Crowd: Wireless Witnessing to Detect Attacks on ADS-B-Based Air-Traffic Surveillance
Notice bibliographique
Résumé
AutomaticDependent Surveillance-Broadcast (ADS-B) has been widely adopted as the de facto standard for air-traffic surveillance.Aviation regulations require all aircraft to actively broadcast status reports containing identity, position, and movement information.However, the lack of security measures exposes ADS-B to cyberattacks by technically capable adversaries with the purpose of interfering with air safety.In this paper, we develop a non-invasive trust evaluation system to detect attacks on ADS-B-based air-traffic surveillance using real-world flight data as collected by an infrastructure of ground-based sensors.Taking advantage of the redundancy of geographically distributed sensors in a crowdsourcing manner, we implement verification tests to pursue security by wireless witnessing.At the core of our proposal is the combination of verification checks and Machine Learning (ML)-aided classification of reception patterns-such that user-collected data cross-validates the data provided by other users.Our system is non-invasive in the sense that it neither requires modifications on the deployed hardware nor the software protocols and only utilizes already available data.We demonstrate that our system can successfully detect GPS spoofing, ADS-B spoofing, and even Sybil attacks for airspaces observed by at least three benign sensors.We are further able to distinguish the type of attack, identify affected sensors, and tune our system to dynamically adapt to changing air-traffic conditions.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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 ».