Safe-Uav: An Explainable AI-assisted Framework for Securing UAV Communication Networks
Notice bibliographique
Résumé
Technology is progressing, leading to the widespread adoption of Unmanned Aerial Vehicles (UAVs) in multiple industries. Nevertheless, security remains the top priority, especially when it comes to identifying and stopping drone attacks. This paper suggests using machine learning and ensemble learning in system model to effectively detect and prevent attacks before they happen. A major obstacle is reducing both false positives and false negatives, since incorrectly identifying valid nodes as intruders, or vice versa, can impact the security system’s efficiency. In response to this issue, the paper presents a Safe-Uav framework for detecting and categorizing attacks, using XGBoost, which achieves an accuracy of 92.87% as well as strong precision, F1 score, and recall measures. Moreover, the research utilizes LIME and SHAP, important tools in XAI, to improve the transparency and reliability of the model’s forecasts. LIME focuses on explaining the model’s actions for individual cases, while SHAP provides consistent explanations rooted in Shapley values. This mix of advanced detection methods and interpretability tools enhances the transparency and dependability of the Safe-Uav framework.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».