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Enregistrement W3186645182 · doi:10.1109/access.2021.3099968

Spoofer-to-Target Association in Multi-Spoofer Multi-Target Scenario for Stealthy GPS Spoofing

2021· article· en· W3186645182 sur OpenAlex
Bethi Pardhasaradhi, Pathipati Srihari, P. Aparna

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueIEEE Access · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueGNSS positioning and interference
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesMcMaster University
Mots-clésSpoofing attackComputer scienceGlobal Positioning SystemGNSS applicationsReal-time computingComputer networkTelecommunications

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Global navigation satellite system (GNSS) based navigation is omnipresent in today's world, providing position, velocity, and time (PVT) information with inexpensive GPS receivers. These receivers are highly vulnerable to intentional interference like GPS spoofing and meaconing. The spoofing of a single GPS receiver using a spoofer setup is widespread, and the concept of spoofing multiple targets with multiple distributed spoofers is also equally adaptable. Traditionally, in distributed spoofers, the multiple spoofers in the surveillance region work independently without knowing other spoofers being installed. Multiple spoofers deployment and its management are optimal for misguiding the multiple GPS receivers in the given surveillance. This paper presents a generalized mathematical model for the multi-spoofer multi-target (MSMT) scenario, spoofer management, and spoofer-to-target association. The received power of spoofed signals is considered as an evaluating parameter for locking the spoofed signals onto the GPS receivers. Three novel centralized networking-based spoofing techniques are proposed to overcome spoofer-to-target association in distributed networking. Firstly, the global nearest neighbor (GNN) based centralized spoofing is proposed. The overall cost of the function is minimized by assigning a unique spoofer-ID to a unique target-ID. In GNN-based centralized spoofing, the overall global cost minimizes, but it does not ensure that every target-to-spoofer assignment is minimum. Secondly, the spoofers of opportunity-based centralized spoofing with the GNN association is proposed to resolve the spoofer-to-target association and to increase the hit ratio. However, it is hard to install more spoofers; therefore, a tunable transmitting power-based centralized spoofing with the GNN association is presented to accomplish efficient spoofer-to-target association and higher hit-ratio. The spoofing efficiency is evaluated using spoofer-to-target association, hit ratio, and position root mean square error (PRMSE). All the proposed algorithms outperform the distributed spoofing. We also observe that the tunable power-based spoofing is an optimal solution in MSMT scenario.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,232
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,055
Tête enseignante GPT0,323
Écart entre enseignants0,268 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle