Florida Uluslararası Üniversitesi (FIU) siber güvenlik araştırmacıları, uçağın uçuş sırasında siber saldırıları bağımsız olarak tespit etmesini ve kurtarmasını sağlayan dronlar için bir güvenlik sistemi olan Shield'i geliştiriyor. Manipülasyon girişimleri Yapay Zeka (AI) kullanılarak tespit edilir.
Drone'lara yönelik siber saldırılar görevlerini bozabilir ve bazen dronların kendilerini yok edebilir – örneğin zorla bir kaza ile. Bunu önlemek için, FIU bilim adamları, kötü niyetli bir saldırı belirtilerini tespit etmek için dronun tüm kontrolünü, tahrikini ve sensör sistemini sürekli olarak izleyen bir sistem geliştirdiler. Buna ek olarak, sistem, araştırmacıların “'Ben her zaman yanınızda olacağım': yan kanal destekli PWM tabanlı bir bütünsel saldırı kurtarma” çalışmasında yazdığı için, 2025 5. yıllık IEEE/IFIP uluslararası güvenilir sistemler ve ağ konferansında yayınlanan bir yan kanal destekli PWM tabanlı bütünsel saldırı kurtarma “çalışmasında yazdıkları için ilgili bir iyileşme süreci başlatabilir.
Dronlar üzerindeki siber saldırılar sadece sensörlerini manipüle etmeyi amaçlamakla kalmaz, örneğin dronun konumunu etkilemek için GPS sahtekarlığı sahte koordinatlara kullanma. Aksine, kontrol ve tahrik sistemi üzerinde giderek daha fazla etkiye sahip olmaya çalışıyorlar. Örneğin, kötü amaçlı yazılım, saldırganlar tarafından ele geçirilip manipüle edilebilmesi için dronun donanımına enjekte edilir.
FIU'da doktora öğrencisi ve çalışmanın ortak yazarı Muneeba Asif, “Bu nedenle, sadece sensörlerin daha büyük resmi kaçırdığını düşünen bir tespit ve kurtarma sistemi” diyor. “Sistem boyunca ve farklı seviyelerde meydana gelen diğer saldırılara kör olacak.”
Donanım ve sensör anomali algılama
Kalkan, sensör teknolojisi ve donanımındaki anomalileri tespit etmeyi amaçlamaktadır. Örneğin, ani güç zirveleri veya aşırı yüklenmiş işlemciler, bir drone üzerinde siber saldırının meydana geldiğini gösterir. Bununla birlikte, FIU bilim adamları, pil ve bir saldırıyı gösterebilecek diğer drone bileşenlerinden başka çeşitli göstergeler var. Laboratuvardaki döngüdeki birkaç donanım simülasyonunda, araştırmacılar bir drondaki her siber saldırının benzersiz bir imza bıraktığını ve drone sistemi üzerinde farklı etkileri olduğunu buldular.
Bilim adamları AI modellerini donanım ve sensör verileri ile eğitti, böylece modeller daha sonra kontrol, tahrik ve sensör verilerindeki anomalileri tespit edebildi. Olası saldırılar da buna göre sınıflandırılır ve uygun bir kurtarma işlemi başlatılır. Bu bir saniye içinde laboratuvarda çalıştı. Çoğu durumda, ortalama algılama süresi 0.21 saniye ve iyileşme süresi 0.36 saniyeydi.
Araştırmacılar artık sistemi kapsamlı daha fazla test için tabi tutmak ve daha sonra uygulamaya koymak istiyorlar.
(OLB)
Bir yanıt yazın