小型无人机抵抗GPS欺骗攻击的SVM-CNN模型研究

来源：计算机技术与发展杂志2025年第08期北京时间：

作者：文霞

摘要：随着科技的飞速发展,小型无人机凭借其灵活性、便捷性等优势,在众多领域得到了广泛应用。然而,小型无人机对GPS导航系统高度依赖,攻击者通过发射虚假的GPS信号,严重影响了无人机应用的安全性与可靠性。该文提出了一种在小型无人机环境下检测GPS信号欺骗的堆叠SVM-CNN集合模型。该模型利用传统机器学习和深度学习的优势识别小型无人机中的GPS信号欺骗,利用卷积神经网络(CNN)结构中卷积层和池化层的特性,对这些数据进行深度处理,提取出高精度、高辨识度的特征向量。之后,将这些特征向量输入到支持向量机(SVM)中,借助SVM在小样本、非线性分类问题上的优势,实现对正常飞行状态和GPS欺骗攻击状态的准确分类。在使用机器学习模型训练之前,先使用z-score归一化技术对数据进行预处理,在检测GPS信号欺骗的背景下,利用支持向量机和卷积神经网络建立模型,通过性能比较分析提议方法与知名机器学习模型的功效。实验表明,所构建的SVM-CNN集合模型与传统检测方法相比,在抵抗GPS欺骗攻击方面准确率大幅提升,误报率显著降低。

关键词：无人机;GPS欺骗;反欺骗技术;网络安全;支持向量机;卷积神经网络