卫星导航接收机欺骗攻击及防护综述

本文主要研究卫星导航欺骗干扰技术与欺骗防护技术,首先介绍欺骗干扰的生成方式、欺骗干扰实施策略与播发策略,并从欺骗威胁、实现难度、防护难度等多方面给出现有欺骗技术的对比分析。其次从信号体制、终端处理技术、辅助信息校验技术等三个层面介绍现有欺骗防护技术,并从欺骗适应性、实现需求、实现难度、实现效果等几方面给出防护技术对比分析。在此基础上,研究在面对不同欺骗攻击时接收机的欺骗防护框架,对于评估导航接收机的防护能力有借鉴意义。

基于软件无线电的GNSS欺骗方法及系统设计

针对目前无人机反制技术存在的干扰功率高、易造成二次伤害等问题,提出一种基于软件无线电的全球卫星导航系统(global navigation satellite system,GNSS)欺骗方法。根据真实信号的发射时间、多普勒频率和导航电文等信息重构欺骗基带信号,并通过软件无线电平台将数字基带信号转变为射频信号,实现信号的播发。欺骗信号参数预测精度仿真结果表明,所提出的算法预测信号发射时间能达到小于10 ns的精度,预测多普勒频移能达到小于1 Hz的精度,验证了该欺骗方法的隐蔽性和可行性;实物实验结果表明,该欺骗系统能够有效进行授时、位置、轨迹欺骗。所提出的算法能够在软件无线电平台上实现隐蔽性较好的欺骗,具有成本低、实现简单、负面影响小等特点。

基于主动欺骗的反勒索软件方法

考虑到勒索软件对数据安全构成的严重威胁及其攻击手段的日益智能化和复杂化,针对传统防御方法的局限性,提出了一种基于主动欺骗的反勒索软件方法。结合静态启发式算法和动态启发式算法对欺骗文件进行动态部署,在此基础上建立了基于主动欺骗的动态文件安全模型。针对不同风险级别的勒索软件,采用不同的策略生成动态欺骗文件,通过模拟真实数据的特征来迷惑勒索软件,使其无法区分真实数据和欺骗数据,从而保护用户的真实数据不被加密或破坏。实验结果表明,所提方法有效增加了文件的动态性、多样性和欺骗性,大幅扩展了数据攻击面的转换空间,能够有效地抵御勒索软件攻击。

基于长短期记忆网络的授时欺骗检测方法

时空信息安全是国家关键基础设施安全的基础,时间系统被阻断或受到干扰会对国家经济带来巨大损失,甚至对国防安全造成重大威胁.现有授时欺骗检测方法主要对接收机时钟模型变化特点建立模型,对欺骗进行检测.由于攻击方式的不确定性和建立的接收机时钟模型计算拟合过程中自身存在的系统误差,时钟模型参数准确拟合难度较大.环境适应能力较低.基于此,本文提出一种基于长短期记忆网络(long short-term memory,LSTM)的授时欺骗检测方法.该方法无需考虑授时欺骗的攻击方式,泛化能力强.根据授时欺骗前后接收机钟差变化的特点,利用LSTM优异的时间序列预测能力对接收机钟差变化趋势进行准确跟踪,实现对授时欺骗干扰的有效检测.最后使用TEXBAT(texas spoofing test battery)授时欺骗场景数据进行实验与分析,将LSTM与多层感知机(multilayer perceptron,MLP)进行实验对比.结果表明:LSTM授时欺骗检测的性能优于MLP.

卫星导航欺骗干扰检测与抑制技术综述

全球导航卫星系统(Global Navigation Satellite System,GNSS)欺骗式干扰具有隐蔽性强、危害性大的特点,对GNSS造成了严重的安全威胁。介绍了生成式和转发式欺骗干扰的原理和关键技术,总结了现有的欺骗式干扰检测方法和抑制方法,并从成本、性能、复杂度、研究重点等方面对现有技术进行了详细分析。以性能和成本为指标,对比分析了现有干扰攻击、检测和抑制方法。最后,对未来欺骗式干扰防御研究值得关注的问题进行了展望,以期为后续研究提供思路。

利用机器学习的GNSS欺骗检测综述

近年来,随着全球卫星导航的重要性日益突出,欺骗检测成为热点研究问题。机器学习作为一种低成本的方法,具有自动从复杂数据中学习规律的能力,并且已在物联网欺骗检测中取得较好的效果,因此越来越多的研究将其用于GNSS欺骗干扰检测。从基于机器学习进行GNSS欺骗检测的基本流程出发,阐述了利用机器学习进行GNSS检测的数据采集和预处理。根据机器学习在欺骗检测中发挥的作用,将基于机器学习的GNSS欺骗检测分为基于信号分类以及基于信息验证的机器学习GNSS欺骗干扰检测两大类进行归纳与总结。最后,根据现有研究问题提出了对未来发展方向的展望。

基于样本增强的列车卫星定位伪距欺骗检测方法

基于卫星导航的列车自主定位是列车控制系统等铁路关键装备的重要技术方向。然而,列车卫星定位面临诸多挑战,除信号可视性问题和多径效应之外,来自系统外部的蓄意欺骗等干扰攻击,会对定位功能及性能产生直接威胁。为此,本文以基于全球导航卫星系统(GNSS)的列车定位面临的伪距欺骗这一典型干扰模式为对象,研究并提出一种基于样本增强的伪距欺骗主动检测方法。该方法运用Wasserstein生成式对抗网络(WGAN)解决受欺骗干扰样本数据不均衡问题,利用扩充的数据集训练检测模型,并引入自注意力(SA)机制优化来自不同接收机输入特征之间的相对位置关系,采用生成式对抗学习思想形成一套完整的列车卫星定位伪距欺骗干扰检测方案。由列车卫星定位欺骗干扰注入测试结果可知,提出的方法能够充分运用生成式对抗网络思想解决受欺骗样本的典型受限问题,融合自注意力机制所得检测性能显著优于载噪比检测和代表性机器学习算法等常规检测方案;对建模样本未覆盖特征具备良好的适应能力,具有更优的检测精度和鲁棒性,在多个伪距欺骗干扰模式数据集上测试所得F1分数均超过0.99。该方法在欺骗干扰检测性能方面的优势能够为众多卫星导航系统铁路应用提供有力支撑,为有效防范卫星定位在信息安全层面的攻击入侵提供了有利条件。

欺骗谋略在网络空间防御行动中运用

军事欺骗是谋略运用的重要内容。结合网络空间攻防行动特点,剖析了网络欺骗的原理;借鉴运用博弈理论,分析了欺骗谋略在网络空间防御行动中的制胜机理;总结了支撑网络欺骗实施的蜜罐蜜网、拟态防御和移动目标防御等3种主要技术手段的原理及研究重点;给出了欺骗谋略在网络空间防御行动中的组织运用方法。研究成果对于提升网络空间防御效能具有理论价值和实践指导意义。

牵引式欺骗对矢量跟踪环路的影响

牵引式欺骗能够在不引起跟踪环路失锁的条件下诱使接收机跟踪欺骗信号,是一种隐蔽性很高的欺骗干扰方式。对于标量接收机,由于其跟踪环路相互独立,因此针对单个信号进行牵引式欺骗时,不会受其他信号的影响。而矢量接收机的跟踪环路通过接收机状态耦合,存在相互影响,即牵引式欺骗对矢量和标量跟踪环路的影响存在差异。本文基于无噪声且欺骗信号与真实信号载波频率和载波相位相等的假设条件,分析牵引式欺骗对矢量跟踪环路的影响,推导出欺骗成功条件,并利用信号源模拟器和软件接收机对分析结果进行验证。研究结果表明,对矢量跟踪环路成功实施牵引式欺骗的条件较标量跟踪环路更为严苛,反映出矢量跟踪环路固有的抗欺骗干扰能力。

基于相对拟牛顿法的自卫式欺骗干扰抑制算法

自卫式欺骗干扰与目标信号高度相似,且二者的到达角完全相同,传统的主瓣干扰抑制算法难以对其进行抑制。针对该问题,文中在极化单输入多输出(PSIMO)雷达系统下,提出一种基于相对拟牛顿法的盲源分离算法。该算法利用干扰和目标的极化特性差异,通过构建重叠子阵结构计算出联合自相关矩阵,并采用相对拟牛顿法估计出分离矩阵,从而将目标和干扰信号分离在不同的通道上,实现干扰抑制作用。仿真实验结果表明,该算法能够有效抑制自卫式欺骗干扰,且在低信噪比(SNR)和密集干扰场景下依然具有良好的干扰抑制性能,当输入SNR为-10 dB时,输出的目标检测概率仍可以达到51.6%,拥有较强的鲁棒性。

基于多维小波特征的有源雷达欺骗干扰识别

针对跟踪工作模式下常见雷达有源欺骗干扰识别问题,通过分析雷达信号和干扰模型,提出一种基于多维小波特征的识别算法。对目标回波多个相干处理间隔中的首个脉冲重复间隔内信号采样累积,构成一维离散序列,利用Mallat算法提取多尺度小波系数,计算不同尺度下小波系数的移位相关系数,并组成特征向量用于分类识别。构建不同参数的信号样本仿真,在信噪比为-5 dB时仍有高于80%的识别正确率。该算法能将距离假目标干扰和距离拖引干扰有效识别,证明了算法的准确性、通用性和严谨性。此外,针对实际情况,可以调整特征向量维度,选择更适合的母小波函数,进一步优化干扰识别效果。

融合注意力机制的ResNeXt语音欺骗检测模型

针对残差神经网络在语音欺骗检测中存在超参数过多且对于高频特征显著性突出不够的问题,提出一种融合注意力机制的ResNeXt-Attention网络(RA-Net)。RA-Net采用残差结合分组卷积的方式,用一组小卷积核代替大卷积核,且采用MFM(Max Feature Map)作为新的拼接方法。加入的注意力机制通过学习原始特征的信息,减少了对边缘信息的关注。在ASVspoof2019数据集上实验表明,RA-Net相比基准线高斯混合模型(GMM)的等错误率(EER)降低了4.72百分点和6.23百分点,与残差网络(Residal Neural Network,ResNet)相比EER降低了0.69百分点和0.89百分点,证明了该模型的有效性。

基于双谱特征和CNN的导航欺骗干扰识别

针对卫星导航信号接收过程中的欺骗干扰信号隐蔽、危害大的问题,利用Matlab软件模拟产生发射机和干扰机的接收信号,利用高阶谱中的双谱的阶次低,具有良好的时频性能、分辨能力和聚能性,对角切片后进行二次特征提取,送入卷积神经网络进行干扰识别,在-10dB到20dB的加性噪声干扰条件下进行识别率分析,具有一定的有效性。

基于新型SQM的GNSS欺骗式干扰检测技术

GNSS在基础设施应用的定位、导航、授时领域具有重要的战略意义.鉴于GNSS信号落地功率极低、民码结构透明等特点,民用卫星信号极易受到干扰和欺骗攻击,使得GNSS在获得广泛应用的同时也受到严重的干扰问题.本文针对传统信号质量监测(signal quality monitoring,SQM)检测量检测概率低和可靠性差的问题,提出一种无需使用跟踪支路载波相位信息的新型SQM检测量,将检测数据值进行滑动平均处理,减少异常波动值造成检测虚警率增高的情况,并推导了检测量的统计分布特性,设置在无先验信息下的计算门限与测量门限,能够避免出现在欺骗与真实导航卫星信号相对载波相位为π的整数倍时,检测失效的情况.在美国德克萨斯大学奥斯汀分校的公共数据库TEXBAT(texas spoofing test battery)的实采信号上进行的对比实验结果表明,所提基于I、Q支路能量变化的双重门限SQM检测算法在不同实采信号场景下均能够在较短的时间内以较优的准确度检测出欺骗攻击.研究成果对未来抗欺骗通信设备开发具有一定的参考价值,不仅能够有效提高检测性能,且无需对接收机硬件结构进行大规模的改变.进行大规模的改变.

竞争情境下奖赏动机对自我欺骗的影响:眼动证据

为了探讨奖赏动机和竞争情境对自我欺骗的影响,实验1采用前瞻范式探索自我欺骗效应及奖赏动机对自我欺骗的影响,实验2探讨奖赏动机和竞争情境对自我欺骗的影响,实验3采用眼动技术探讨两者对自我欺骗的视觉认知机制。结果发现:(1)相比较无答案组,有答案组在金钱奖赏下的预测成绩更加接近真实水平;(2)竞争和奖赏产生的合力增加了自我欺骗;(3)相比较仅被启动奖赏动机或竞争情境的被试,奖赏-竞争组在True和False兴趣区的平均注视时间更短,自我欺骗行为增加。这些结果表明金钱激励诱发的奖赏动机减少自我欺骗程度,但竞争情境能促进自我欺骗发生。

面向数字射频存储的雷达欺骗干扰检测方法

基于数字射频存储(digital radio frequency memory,DRFM)技术的转发式欺骗干扰与真实雷达回波高度相干,这导致雷达难以分辨真假目标。针对该问题,提出一种基于Hough变换的DRFM欺骗干扰检测方法。建立基于线性调频的干扰信号模型,分析其谐波分量的频谱特性,采用短时傅里叶变换和二维恒虚警率检测器对干扰信号进行特征提取,并利用Hough变换完成欺骗干扰检测。所提方法是基于DRFM欺骗干扰本身的特征,不依赖于先验信息与应用场景,计算复杂度低,且在低信噪比条件下具有良好的检测性能。计算机仿真实验验证了方法的有效性。

基于空时域滤波的欺骗式干扰抑制技术

基于欺骗式干扰信号在空间上具有很强的方向性,通过利用SAR信号的角度-多普勒关系,可在多普勒域实现对其有效分解(投影)的特性,提出了一种基于多多普勒约束的空-时联合自适应滤波器,结合多通道SAR(MSAR)系统可实现对欺骗式干扰信号的有效抑制。首先分析和估计有效信号和转发式欺骗干扰(DFI)的时空频谱,然后对斜视MSAR数据进行处理,利用子空间投影矩阵去除主瓣DFI并利用多多普勒方向线性约束最小方差(MDD-LCMV)波束成形器实现对旁瓣DFI的抑制以及信号频谱重建。文中通过点仿真实验验证了所提算法的有效性。

基于改进鲸鱼算法的多无人机协同欺骗干扰技术

多机协同对组网雷达系统进行航迹欺骗干扰属于大规模优化问题,往往需要利用群体智能算法优化无人机的飞行任务,然而采用传统群体智能算法优化时往往会出现收敛速度慢、求解精度低等问题。针对这一问题,对标准鲸鱼优化算法进行了改进,提出了一种基于改进鲸鱼优化算法的多无人机协同欺骗干扰技术。首先建立了多无人机协同欺骗干扰组网雷达的数学模型以及对应的优化函数,然后在标准鲸鱼优化算法的基础上引入了自适应惯性权值,提高了算法的全局搜索能力和收敛速度。仿真实验表明,固定无人机数量为9架时,利用改进鲸鱼、标准鲸鱼、粒子群、蚁群4种算法分别优化多机协同欺骗干扰模型,得出改进鲸鱼优化算法平均运行时间最短,迭代次数最少,同时优化产生的实际航迹与理论值误差最小;逐步增加无人机数量至20架,利用上述四种算法进行模型求解时得出改进鲸鱼优化算法在不同无人机架数的条件下产生的假目标航迹条数均优于其他3种算法。

基于特征提取的ISAR成像欺骗干扰评估方法研究

雷达成像欺骗干扰是雷达对抗装备的一种重要干扰手段,在弹载、机载等多种武器平台上具有广泛应用。在分析ISAR成像欺骗干扰技术的基础上,研究了ISAR图像特性的提取方法,提出了一种基于ISAR图像特征提取的雷达成像欺骗干扰效果评估方法,解决了雷达对抗装备成像欺骗干扰能力评估难题,可为相关雷达干扰对抗试验及评估等提供参考。

欺骗型奸淫中被害人同意效力的认定

欺骗型奸淫中被害人同意效力的认定不仅在刑事裁判实践中存在疑难,而且在理论上直接关系到强奸罪中“违背被害人意志”成立与否。基于刑法家长主义的全面无效说极度扩大了处罚范围,而以保护法益为出发点的法益关系错误说在疑难案件中难以自圆其说。为修正传统理论的缺陷,需要以认识错误产生原因及知道规则为第一层次判断标准,再以认识错误是否与法益相关作为第二层次判断标准,最后以同意的任意性作为第三层次判断标准,从而确立一般性的判断方法。欺骗型奸淫能够进一步类型化为身份欺骗型、性行为性质欺骗型、期待利益欺骗型及隐瞒性病欺骗型,并在修正的法益关系错误说指导下分别获得合理的判断与论证。以层次化的被害人同意判断标准为指引,能够合理应对欺骗型奸淫行为的司法认定问题,并推进刑法实现保障人权与保护法益的双重目标。