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Enregistrement W7123354644 · doi:10.1109/cdc57313.2025.11312717

Anti-Spoofing Aided Solutions for Urban Air Mobility: Ground Command Authentication

2025· article· W7123354644 sur OpenAlexafffund
Shahram Shahkar, K. Khorasani

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langue
DomaineEngineering
ThématiqueAir Traffic Management and Optimization
Établissements canadiensConcordia University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésAir traffic controlAuthentication (law)Spoofing attackProcess (computing)Flight planIntelligent transportation systemConsistency (knowledge bases)WirelessControl (management)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Cyber-Physical System of Urban Air Mobility (UAM) is among the important pivots of the future smart cities that aim at efficient, safe, and sustainable air transportation of people and goods. UAM technology is characterized by integration and the process of private and state-owned in-formation through wireless tele-communication that exchange important messages, including traffic control commands and geo-fencing rules, public safety announcements, and flight path, etc. Therefore, authentication of transmitted messages is among crucial tasks that require integration to the existing navigation systems, in order to protect the airspace against catastrophic consequences of spoofing cyberattacks. This article aims at introducing an intelligent authentication solution for aerial vehicles, to distinguish legitimate Ground Control Centres (GCCs) from adversaries and intruders by means of behavioural analytics, through consistency examination of the transmitted flight plan with prior waypoint trajectories and flight dynamics of the vehicle. In particular, the proposed authentication technology monitors remotely transmitted flight plans to ensure that firstly, there exists a coherent and consistent path with respect to prior waypoints, and secondly, a deliberate dynamic policy that is consistent with optimal energy conservation practices, both of which require access to information that are rarely available to intruders and adversaries. Consequently, flight plans are only obliged if the likelihood of threats or violations to predetermined constraints and traffic rules are acceptable. Numeric simulations of the results have been provided to validate the developed concepts.

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 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)0,001
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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,965
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,239
Écart entre enseignants0,222 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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