MagDet:基于地磁的无人机GPS欺骗检测方法

作     者：魏晓敏 李兴华 孙聪 张海宾 马建峰 WEI Xiao-Min;LI Xing-Hua;SUN Cong;ZHANG Hai-Bin;MA Jian-Feng

作者机构：西安电子科技大学网络与信息安全学院 

出 版 物：《计算机学报》 (Chinese Journal of Computers)

年 卷 期：2024年第47卷第4期

页      面：877-891页

核心收录：

学科分类：081802[工学-地球探测与信息技术] 08[工学] 081105[工学-导航、制导与控制] 0818[工学-地质资源与地质工程] 0804[工学-仪器科学与技术] 0811[工学-控制科学与工程] 

基　　金：国家自然科学基金(No.62125205,62272366,62232013) 中央高校基本科研业务费专项资金(No.ZYTS24141,ZYTS23165) 陕西省重点研发计划(No.2023-YBGY-371)资助~~ 

主　　题：GPS欺骗检测 地磁 无人机 GPS欺骗攻击 机器学习 

摘      要：GPS是目前最为广泛使用的基于卫星的导航和定位系统,对于无人机而言,它是一个不可或缺的组成部分,提供了关键的精确位置数据,对导航和任务的成功至关重要.然而,GPS欺骗攻击已经逐渐演变成对GPS依赖系统不断增加的威胁.目前,针对无人机的GPS欺骗检测方法大多基于仿真数据提出、依赖于多个无人机或者需要专用设备(例如,软件定义无线电平台和高清摄像头).本文提出一种新颖的基于地磁场的无人机GPS欺骗检测方法——Mag Det(Magnetic field-based Detection method),其基本思想是利用地球内部和周围金属建筑材料不均匀性引起的地磁场异常,通过真实飞行收集位置和磁场强度数据,包括正常和被攻击场景.应用各种机器学习算法来训练这些数据以选择最佳分类器,该分类器可以轻松部署在常见机载计算机中.该方法的检测率超过99.5%,平均错误率(Equal Error Rate,EER)为0.51%,优于现有检测方法.此外,评估了各种因素对Mag Det的影响,以证明其鲁棒性.即使在未访问过的地点(距离6 km),准确率也高于95%,EER为0.49%.