علوم و فناوری فضایی

علوم و فناوری فضایی

شناسایی هوشمند حمله فریب در گیرنده‌های تک فرکانسه GNSS با استفاده از الگوریتم خوشه‌بندی خودکار فضایی مبتنی بر چگالی در محیط نویزی

نوع مقاله : مقالة‌ پژوهشی‌

نویسندگان
1 گروه مخابرات دانشکده برق علوم و فنون هوایی شهید ستاری
2 گروه مخابرات، دانشکده مهندسی برق و الکترونیک، دانشگاه علوم و فنون هوایی شهید ستاری، تهران، ایران
3 گروه مخابرات دانشکده مهندسی برق، دانشگاه علوم و فنون هوایی شهید ستاری، تهران، ایران
چکیده
باتوجه‌به گسترش کاربرد سامانه‌های موقعیت‌یاب جهانی GNSS، حفاظت از این سامانه به یکی از مهم‌ترین اقدامات بدل شده است. از میان حملات به این سامانه‌ها خطرناک‌ترین حملات مربوط به حمله فریب است؛ زیرا که در این حمله گیرنده سیگنال GPS نمی‌تواند بین سیگنال اصلی و سیگنال فریب تمایز قائل شود. این امر موجب حل اشتباه معادلات ناوبری و در نهایت تشخیص موقعیت اشتباه می‌شود. به علت عدم وجود یک روش یکتا برای شناسایی حمله فریب؛ روش‌های گوناگونی وجود دارند که باتوجه‌به نیاز مورداستفاده قرار می‌گیرند. یک دسته از روش‌ها استفاده از الگوریتم‌های خوشه‌بندی یادگیری ماشین بدون ناظر است. الگوریتم‌های خوشه‌بندی مبتنی بر چگالی هر چند که رویکرد خوبی از خود نشان می‌دهند بااین‌وجود به علت وابستگی شدید به پارامترهای ورودی آن چنان کارآمد نخواهند بود. در این مقاله با الگوریتم HDBSCAN که الگوریتمی سلسله‌مراتبی مبتنی بر چگالی است؛ سیگنال فریب آشکارسازی می‌گردد. این الگوریتم با تحلیل فاز، نرم هم‌بسته گیری و توان سیگنال فریب نسبت به سیگنال اصلی، جعلی بودن آن را تشخیص می‌‌دهد. برای بررسی عملکرد این الگوریتم از شاخص‌های Silhouette، Dunn و Confusion Matrix استفاده می‌شود. در آزمون‌های میدانی، الگوریتم پیشنهادی بر روی گیرنده نرم‌افزاری پیاده‌سازی و بادقت 98/43 درصد سیگنال فریب را به‌درستی تشخیص می‌دهد.

کلیدواژه‌ها
موضوعات

[1]    T. R. Das, S. Hasan, S. Sarwar, J. K. Das, and M. A. Rahman, "Facial spoof detection using support vector machine," in Proceedings of International Conference on Trends in Computational and Cognitive Engineering: Proceedings of TCCE 2020, 2021: Springer, pp. 615-625, https://doi.org/10.1007/978-981-33-4673-4_50.
[2]    R. A. Sowah, K. B. Ofori-Amanfo, G. A. Mills, and K. M. Koumadi, "Detection and prevention of man-in-the-middle spoofing attacks in MANETs using predictive techniques in Artificial Neural Networks (ANN)," Journal of Computer Networks and Communications, vol. 2019, 2019, Art. no. 4683982, https://doi.org/10.1155/2019/4683982.
[3]    E. Shafiee, M. R. Mosavi, and M. Moazedi, "Detection of spoofing attack using machine learning based on multi-layer neural network in single-frequency GPS receivers," The Journal of Navigation, vol. 71, no. 1, pp. 169-188, 2018, https://doi.org/10.1017/S0373463317000558.
[4]    K. Radoš, M. Brkić, and D. Begušić, "Recent advances on jamming and spoofing detection in GNSS," Sensors, vol. 24, no. 13, 2024, Art. no. 4210, https://doi.org/10.3390/s24134210.
[5]    Z. Sarpanah, M. R. Mosavi, and E. Shafiee, "GPS receivers spoofing detection based on subtractive, FCM and DBScan clustering algorithms," Journal of Circuits, Systems and Computers, vol. 32, no. 9, 2023, Art. no. 2350152, https://doi.org/10.1142/S0218126623501529.
[6]    T. Talaei Khoei, S. Ismail, and N. Kaabouch, "Dynamic selection techniques for detecting GPS spoofing attacks on UAVs," Sensors, vol. 22, no. 2, 2022, Art. no. 662, https://doi.org/10.3390/s22020662.
[7]    L. Wang, P. Chen, L. Chen, and J. Mou, "Ship AIS trajectory clustering: An HDBSCAN-based approach," Journal of Marine Science and Engineering, vol. 9, no. 6, 2021, Art. no. 566, https://doi.org/10.3390/jmse9060566.
[8]    M. de Berg, A. Gunawan, and M. Roeloffzen, "Faster DB-scan and HDB-scan in low-dimensional Euclidean spaces," arXiv preprint arXiv:1702.08607, 2017, https://doi.org/10.48550/arXiv.1702.08607.
[9]    E. Schubert, J. Sander, M. Ester, H. P. Kriegel, and X. Xu, "DBSCAN revisited, revisited: why and how you should (still) use DBSCAN," ACM Transactions on Database Systems (TODS), vol. 42, no. 3, pp. 1-21, 2017, v Art. no.19, https://doi.org/10.1145/3068335.
[10]   T. V. Sai Krishna, A. Yesu Babu, and R. Kiran Kumar, "Determination of optimal clusters for a Non-hierarchical clustering paradigm K-Means algorithm," in Proceedings of International Conference on Computational Intelligence and Data Engineering, Singapore: Springer, 2018, pp. 301-316, https://doi.org/10.1007/978-981-10-6319-0_26.
[11]   J. C. Dunn, "A fuzzy relative of the ISODATA process and its use in detecting compact well-separated clusters," Journal of Cybernetics, vol. 3, no. 3, pp. 32-57, 1973, https://doi.org/10.1080/01969727308546046.
[12]    Z. Huang, "Extensions to the k-means algorithm for clustering large data sets with categorical values," Data Mining and Knowledge Discovery, vol. 2, no. 3, pp. 283-304, 1998, https://doi.org/10.1023/A:1009769707641.
[13]   H. Qiu, Y. Liu, N. A. Subrahmanya, and W. Li, "Granger causality for time-series anomaly detection," in 2012 IEEE 12th International Conference on Data Mining, 2012: IEEE, pp. 1074-1079, https://doi.org/10.1109/ICDM.2012.73.
[14]   M. Ankerst, M. M. Breunig, H.-P. Kriegel, and J. Sander, "OPTICS: Ordering points to identify the clustering structure," ACM Sigmod Record, vol. 28, no. 2, pp. 49-60, 1999, https://doi.org/10.1145/304181.304187.
[15]   M. R. Mosavi, M. J. Rezaei, N. Hosseinzadeh, R. A. Kiaamiri, Two New Intelligent Methods for Detecting and Cancelling Spoofing Effects on GPS Receivers”, Journal of Electronic & Cyber Defence, vol. 2, no. 1, pp.71-81, 2014, (In Persian).
[16]   J. C. Bezdek, R. Ehrlich, and W. Full, "FCM: The fuzzy c-means clustering algorithm," Computers & Geosciences, vol. 10, no. 2-3, pp. 191-203, 1984, https://doi.org/10.1016/0098-3004(84)90020-7.
[17]   G. Stewart and M. Al-Khassaweneh, "An implementation of the HDBSCAN* clustering algorithm," Applied Sciences, vol. 12, no. 5, 2022, Art. no. 2405, https://doi.org/10.3390/app12052405.
[18]   K. Khan, S. U. Rehman, K. Aziz, S. Fong, and S. Sarasvady, "DBSCAN: Past, present and future," in The fifth international conference on the applications of digital information and web technologies (ICADIWT 2014), 2014: IEEE, pp. 232-238, https://doi.org/10.1109/ICADIWT.2014.6814687.
[19]   N. Dhanachandra, K. Manglem, and Y. J. Chanu, "Image segmentation using K-means clustering algorithm and subtractive clustering algorithm," Procedia Computer Science, vol. 54, pp. 764-771, 2015, https://doi.org/10.1016/j.procs.2015.06.090.
[20]   E. Shafiee, S. M. R. Mosavi, and M. Moazedi, "Detection of Spoofing Attack Based on Multi-Layer Neural Network in Single-Frequency GPS Receivers," Journal of Electronic and Cyber Defence, vol. 3, no. 1, pp. 69-80, 2015.
[21] E. Shafiee, M. R. Mosavi, and M. Moazedi, "A modified imperialist competitive algorithm for spoofing attack detection in single-frequency GPS receivers." Wireless Personal Communications, vol. 119, pp. 919-940, 2021, https://doi.org/10.1007/s11277-021-08244-2.
دوره 19، شماره 1
1405
صفحه 95-111

  • تاریخ دریافت 22 تیر 1404
  • تاریخ بازنگری 20 مهر 1404
  • تاریخ پذیرش 30 مهر 1404
  • تاریخ اولین انتشار 12 آبان 1404