【摘 要】
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广播式自动相关监视技术是国际民航组织大力推广的一种监视技术,它已经被广泛用于商业航空和通用航空领域,特别是为商业航空中的空中交通管制（Air Traffic Control,ATC）的正常运行提供支撑。但是由于广播式自动相关监视（Automatic Dependent Surveillance-Broadcasting,ADS-B）协议的开放性,导致其极易遭受恶意攻击。现有研究没有专门考虑商业航空
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广播式自动相关监视技术是国际民航组织大力推广的一种监视技术,它已经被广泛用于商业航空和通用航空领域,特别是为商业航空中的空中交通管制（Air Traffic Control,ATC）的正常运行提供支撑。但是由于广播式自动相关监视（Automatic Dependent Surveillance-Broadcasting,ADS-B）协议的开放性,导致其极易遭受恶意攻击。现有研究没有专门考虑商业航空ATC的应用场景,且存在攻击检测率较低的问题。本课题聚焦ATC背景下的ADS-B攻击检测问题,提出了结合飞行计划的ADS-B数据处理方法,充分利用ATC中的多源信息并构建空域图像流,扩展了检测特征。提出基于GAN-LSTM的ADS-B数据攻击检测模型,并结合多组损失函数,实现高精度的图像预测任务。然后,利用归一化互相关函数（Normalized Cross Correlation,NCC）识别异常图像,标记异常目标,该方法可以准确检测ADS-B异常信息,并快速定位管制空域中的异常位置。本文基于真实飞行数据,伪造各种恶意攻击的异常数据,并通过混淆矩阵和多项性能指标来评价该方法的检测性能。相较于现有的ADS-B异常检测方法,本文的方法在满足监视数据应用要求的同时,获得了较高的检测准确率,通过实验验证了异常标注方法的可行性。本文提出的方法有助于保护ADS-B的信息安全。
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