Fly Catcher:利用神经网络和RF指纹检测ADS-B欺骗飞机

admin 2023年12月11日17:50:56评论16 views字数 1781阅读5分56秒阅读模式
在航空工业中,随着广播自动相关监视(ADS-B)技术的日益普及,飞机欺骗日益受到关注。为了应对这种威胁,美国查德威克学校的学生Angelina Tsuboi开发了一种设备和一个网络应用程序,它使用经过验证和欺骗的ADS-B信号数据集训练的卷积神经网络来检测黑客的欺骗飞机。 这套检测系统包括两个部分:一个是由树莓派、FlightAware RTL-SDR和1090MHz天线制作的低成本设备,用于研究,使用卷积神经网络和射频指纹技术来识别和标记可疑信号;另一个是基于flash的web应用程序,使用相同的算法,使用API从任何位置检测被欺骗的飞机,并将信息显示在直观的地图布局上。在洛杉矶的一架单引擎飞机上进行了多次飞行测试,并在模拟环境中对可能的攻击场景进行了测试,该设备和web应用程序都有一个实时检测系统,准确率超过90%,可以防止假飞机信号造成的潜在航班延误和空中碰撞。
Fly Catcher:利用神经网络和RF指纹检测ADS-B欺骗飞机
据Angelina Tsuboi的研究论文,空中交通管制对于确保安全和高效的航空旅行至关重要,但它并非没有缺陷。其中一个缺陷是使用广播自动相关监视(ADS-B)技术,该技术容易受到地面网络攻击,可能导致在天空中广播欺骗或伪造的飞机(Amin, Clark, Offutt和Serenko, 2014)。这种袭击的后果可能是毁灭性的,包括大规模的航班延误,甚至是空中碰撞。作为一名关注航空旅行安全的飞行员,作者决定采取行动,开发一种名为Fly Catcher的低成本设备,用于实时检测被欺骗的飞机。
ADS-B由飞行员和空中交通管制人员使用,通过实时广播飞机的位置、速度、高度和其他信息来跟踪飞行中的飞机。空中交通管制员和附近的飞机接收到这些信息,使他们能够“看到”彼此,避免碰撞。然而,ADS-B信息未经身份验证和加密,容易受到地面网络攻击,可能导致虚假或欺骗的飞机在空中广播(Wang, Zou, and Ding, 2020)。
为了解决这一日益严重的问题,Angelina Tsuboi开发了一种名为Fly Catcher的硬件原型,通过分析设备接收的ADS-B数据并使用一种称为射频指纹的技术来检测被欺骗的飞机(Jian, Tong, and Rendon, 2020)。ADS-B数据通过解码器传递,然后进入用Python编写的卷积神经网络,并在有效ADS-B信号数据集以及生成的欺骗飞机信号集上进行训练,以检测飞机是否被欺骗(Ying,Mazer, and Bernieri, 2019)。然后,神经网络输出的结果显示在树莓派的雷达屏幕上,允许用户检测他们附近的被欺骗的飞机。
除了设备,作者还创建了一个概念验证web应用程序,从实时数据源(如Open Sky)中检索实时ADS-B数据,通过将用户位置输入到地图图形界面中,并将该位置100海里半径内的ADS-B数据传递到神经网络,从而在任何指定位置提供飞机完整性的实时覆盖(Meides, 2023)。
在整个研究过程中,作者的目标是回答以下问题:“如何训练卷积神经网络与射频指纹识别相结合,通过高精度地分析飞机的ADS-B特性来检测欺骗飞机?”我的目标是通过在地面和飞行中进行一系列测试来证明捕蝇器在探测欺骗飞机方面的有效性。作者的假设是,神经网络算法将能够通过实施严格的神经网络模型来检测欺骗飞机,该模型分析飞机遥测和射频指纹方法,检查每个飞机信号接收的RSSI (Haoran, Zha, and Tian, 2020),准确率将超过90%。
附作者发布的测试和实验视频!

参考资源:

1.https://www.hackster.io/ANG13/fly-catcher-detect-hacker-aircraft-be1f20
2.https://github.com/ANG13T/fly-catcher
3.https://github.com/ANG13T/fly-catcher/blob/main/assets/project_report.pdf
4.https://www.youtube.com/watch?v=NJ9ep0IlddA


原文来源:网空闲话plus
“投稿联系方式:010-82992251 [email protected]

原文始发于微信公众号(CNCERT国家工程研究中心):Fly Catcher:利用神经网络和RF指纹检测ADS-B欺骗飞机

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