MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W7127882779 · doi:10.1109/isse65546.2025.11369986

Enhancing the Integrity of Automatic Dependent Surveillance-Broadcast Systems Using Format-Preserving Encryption: An Embedded System Solution

2025· article· W7127882779 sur OpenAlexaff
Hasan Ali, Sylvain Leblanc

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langue
DomaineEngineering
ThématiqueAir Traffic Management and Optimization
Établissements canadiensRoyal Military College of Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEncryptionInstallationComponent (thermodynamics)Control unitControl (management)Data integrityScheme (mathematics)Cryptography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The increasing adoption of Automatic Dependent Surveillance-Broadcast (ADS-B) has contributed to more efficient air traffic management by allowing aircraft to autonomously broadcast their flight data to Air Traffic Control (ATC) [1]. Despite its benefits, ADS-B remains vulnerable to attacks that threaten data integrity, such as message injection and modification [2]. While various mitigation techniques exist, many either require significant modification to existing infrastructure or major changes to the current ADS-B protocol, failing to protect the integrity of ADS-B in a practical way. This paper introduces a novel solution for enhancing ADS-B integrity using Format-Preserving Encryption (FPE) implemented on a low-cost embedded system. By installing an in-line device between the aircraft's ADS-B equipment and the ADS-B antenna, ADS-B messages are encrypted before being broadcast using an FPE algorithm, which preserves the format and length of ADS-B messages. Three FPE algorithms were implemented as part of this research: FF3, FFX, and AES-CTR. The embedded system and the three FPE algorithms were also evaluated for encryption and decryption times, Central Processing Unit (CPU) and memory usage, as well as thermal performance. The findings confirm that FPE can be practically applied to protect the integrity of ADS-B communications with minimal disruption to the current infrastructure.

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)0,002
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 enseignants0,879
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,250
Écart entre enseignants0,231 · 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'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même sujetAir Traffic Management and OptimizationTravaux en français237 207