GPS əngəlləmə kiberhücumu zamanı müxtəlif növ küy siqnalları generasiya edilir. Bu isə GPS peyki tərəfindən göndərilən həqiqi siqnallara təsir edərək onların Pilotsuz Uçuş Aparatı (PUA) tərəfindən qəbul olunmasının qarşısını alır. Qeyd etmək lazımdır ki, GPS əngəlləmə və GPS spufinq kiberhücumları bir-birindən fərqlənir. GPS spufinq kiberhücumu zamanı isə həqiqi olana bənzər saxta siqnallar generasiya olunaraq PUA-nın naviqasiya sistemi “aldadılır”.
ETN İnformasiya Texnologiyaları İnstitutunun baş elmi işçisi, texnika üzrə fəlsəfə doktoru, dosent Fərqanə Abdullayeva və institutun doktorantı Orxan Vəlixanlının həmmüəllifi olduqları “Multimodal Deep Neural Network for UAV GPS jamming attack detection” adlı məqalə “Elsevier” nəşriyyatında dərc olunan “Cyber Security and Applications” jurnalında çap olunmuşdur.
Məqalədə PUA-ların naviqasiya sisteminə qarşı edilən GPS əngəlləmə kiberhücumunun aşkarlanması üçün multimodal dərin təlim metodu təklif olunmuşdur. Təklif olunan metodda 2 müxtəlif növ verilənlər istifadə edilmişdir: siqnal parametrləri və spektroqramlar. Siqnal parametrləri üçün çoxlaylı perseptron tətbiq olunmuş və 96.25% aşkarlama dəqiqliyi əldə edilmişdir. Spektroqramlar üçün isə konvalyusiya (bükülmə) neyron şəbəkəsi tətbiq olunmuş və 94.66% aşkarlama dəqiqliyi əldə edilmişdir. Lakin nəticələri daha da yaxşılaşdırmaq üçün qeyd edilən hər iki metod birləşdirilmişdir. Bunun üçün isə multimodal dərin təlim metodu istifadə edilmişdir. Bu zaman aşkarlama dəqiqliyi 99%-ə qədər yüksəlmişdir.
Qeyd edək ki, “Cyber Security and Applications” jurnalı Scopus bazasında indeksləşir, Q1 kvartilinə daxildir və 12.0 SJR indeksinə malikdir.
© Bütün hüquqlar qorunur. Xəbərlərdən istifadə edərkən www.iсt.az saytına istinad zəruridir.
