CN108700667A - 识别对无人机的全球导航卫星系统欺骗攻击的系统和方法 - Google Patents

Abstract

用于探测对无人机的全球导航卫星系统的(GNSS)欺骗攻击的系统和方法。该系统包括处理电路；连接到多个GNSS接收器的多个GNSS天线，其中多个GNSS接收器的每个连接到处理电路中；覆盖多个GNSS天线中每个的射频(RF)吸收器，其中RF吸收器使多个GNSS天线能够识别从其接收的至少一个GNSS信号的方向；耦合到处理电路的存储器，其中所述存储器在其中包含指令，当由处理电路执行时，系统配置为：识别与至少一个GNSS信号有关的多个特征；分析多个特征；以多个特征的分析为基础，确定至少一个GNSS信号是否为欺骗信号。

Description

识别对无人机的全球导航卫星系统欺骗攻击的系统和方法

有关申请的交叉引用

本申请要求2016年9月13日提交的No.62/393,677的美国临时专利申请的权益，其内容在此以引用的方式并入。

技术领域

本公开大体涉及无人驾驶飞行器的安全，并且更具体地涉及对无人驾驶飞行器的全球导航卫星系统(GNSS)的欺骗攻击的识别。

背景技术

无人驾驶飞行器(UAVs)，通常称为无人机，正在寻找更多的工业用途。人工智能、电池寿命和计算能力的提高都是这一发展的影响因素。目前，无人机被各种各样的实体应用，例如，武装部队、警察部队、企业、个体经营者等。

在它们的许多应用中，无人机允许从多种角度大范围有效的视察，方便地拍摄精美的电影场景，保护敏感设施等。不幸的是，对于拥有普通技术知识的人来说，目前使用笔记本或类似计算设备发送具有恶意的全球导航卫星系统(GNSS)坐标的无人机指令是相对简单的，从而欺骗无人机在实际上其预定目的地已经遭到损害时，还相信它正在维持其原飞行计划。这个过程称为GNSS欺骗，并且它目前是无人机领域不断上升的问题。

GNSS欺骗是一个问题，当考虑被盗的欺骗无人机的价值，这些无人机丢失的数据，由被欺骗的无人机携带的产品等时，可能造成数百万美元的损失。而且，该GNSS欺骗攻击威胁到老百姓、国家、执法机关和其他使用无人机的实体的安全。

某些解决方案已经引入到无人机系统中，允许识别对UAVs的GNSS欺骗攻击。然而，这些解决方案非常昂贵并且要求在无人机上安装物理上很难安装在其上的部件，例如，相控阵天线，该天线可能增加无人机运行的成本和低效率性。因此，需要通过提供能够识别对无人机的GNSS欺骗攻击的有效解决方案以克服这些系统的缺陷。

因此，提供克服上述缺陷的解决方案是有利的。

发明内容

以下是本公开的若干示例性实施例的概述。提供本发明内容是为了方便读者以提供对这些实施例的基本理解，并不完全限定本公开的范围。本概述不是所有预期实施例的广泛综述，并且即不旨在识别所有实施例的关键词或关键要素，也不旨在描绘任何或所有方面的范围。其唯一的目的是将一个或多个实施例以简化的形式呈现出一些概念，作为稍后呈现的更详细描述的前奏。为了方便，术语“一些实施例”可以在本文使用以指代本公开的单个实施例或多个实施例。

本文公开的某些实施例包括用于识别对无人机的全球导航卫星系统(GNSS)欺骗攻击的方法，其中该方法包括：识别与至少一个GNSS信号有关的多个特征；分析至少一个GNSS信号的多个特征；以识别特征的分析为基础确定该至少一个GNSS信号是否为欺骗信号。

本文公开的某些实施例还包括用于探测对无人机的全球导航卫星系统(GNSS)欺骗攻击的系统，该系统包括：处理电路；连接到多个GNSS接收器的多个GNSS天线，其中多个GNSS接收器的每个连接到处理电路上；覆盖多个GNSS天线中每个的射频(RF)吸收器，其中该RF吸收器使多个GNSS天线能够识别从其接收的至少一个GNSS信号的方向；耦合到处理电路的存储器，其中该存储器在其中包含指令，当由处理电路执行时，配置系统为：识别与至少一个GNSS信号有关的多个特征；分析多个特征；以多个特征的分析为基础，确定是否该至少一个GNSS信号为欺骗的信号。

附图说明

在说明书结论的权利要求中特别指出并清楚地要求保护本文所公开的主题。通过以下结合附图的详细描述，本公开实施例的上述和其他目标、特点和优势将显而易见。

图1是根据实施例用于识别对无人机的GNSS欺骗攻击的系统方框图。

图2是例示根据实施例用于识别对无人机的GNSS欺骗攻击的方法的流程图。

图3是根据实施例嵌入到无人机的系统的示意性框图。

具体实施方式

重要的是要注意，本文公开的实施例只是本文创新性教导的许多有利应用的实例。通常，本申请说明书中所做的陈述并不一定限制任何要求保护的实施例。并且，一些陈述可以适用于一些创新性特点，而不适用于其他的。通常，除非另外指出，单数要素可以是复数，反之亦然，不失普遍性。在附图中，在若干视图中相同标记表示相同的部件。

各种公开的实施例包括用于识别对无人驾驶飞行器的欺骗攻击的方法和系统。在示例实施例中，该系统包括安装到无人机各个表面的GNSS天线。每个GNSS天线连接到GNSS接收器上，该GNSS接收器连接到处理电路中。根据公开的实施例，GNSS天线用射频(RF)吸收器覆盖，其中该RF吸收器使GNSS天线能够识别从其接收至少一个GNSS信号的方向。在实施例中，RF吸收器使得天线作为定向天线接收和发送，即天线配置为在特定方向更有效地接收信号。

系统配置为接收和分析GNSS信号以确定接受的GNSS信号来自哪个方向和由哪个GNSS天线接收GNSS信号。系统进一步配置成确定是否GNSS信号超出了信噪比(SNR)的预设阈值，并计算每个GNSS接收器的确定位置以确定是否一个信号是否和其他的不同，在这种情况下，它可能被指定为可疑的欺骗信号。在实施例中，基于该确定，产生指示为探测到的GNSS欺骗攻击的通知。

图1是系统100的方框图，用于描述用于根据识别对无人机的GNSS欺骗攻击的各种实施例。GNSS可以包括任何定位系统，例如GLONASS、Galileo、Beidou及GPS。系统100包括通过网络110连接到处理电路120的多个GNSS天线130-1～130-m，其中‘m’是等于1或大于1(下文简称为130)的整数。处理电路120是可操作地连接到存储器125上的。存储器125在其中包含指令，当由处理电路120执行时配置该处理电路120以执行本文下面所述的动作。

处理电路120可以通过一个或多个硬件逻辑部件和电路实现。例如但不限于，可以使用的示例性类型的硬件逻辑部件包括现场可编程门阵列(FPGA)、专用集成电路(ASIC)、片上系统(SOC)、复杂可编程逻辑器件(CPLD)、通用微处理器、微控制器、数字信号处理器(DSPs)等等，或者可以执行信息的计算或其他操作的任何其他硬件逻辑部件。存储器515可以是易失性的、非易失性的或其组合。网络110可以是蜂窝或有线网络、局域网(LAN)、广域网(WAN)、城域网(MAN)、因特网、万维网(WWW)、类似网络及其任意组合。

射频(RF)吸收器150，即，RF吸收器150-1～150-n(下文简称为150)覆盖多个GNSS天线130的每个。每个RF吸收器150可以适合于使多个GNSS天线130能够识别从其接收的至少一个GNSS信号的方向。RF吸收器150可以置于多个GNSS天线150的一侧，以便仅那侧非常敏感，即仅探测从特定方向发送来的信号。多个GNSS天线可以例如是贴片天线、分形元件天线(FEA)、芯片天线或PCB天线。

GNSS接收器配置成使处理电路120能够识别与接收的GNSS信号有关的特征，该信号由已知或未知源发送，而不锁定在某些发送的GNSS信号上，或延迟其锁定。这使能够实现更有效识别欺骗信号的方法，因为一个欺骗的方法通过跟踪合法信号并在整个攻击中维持类似信号锁定来避免探测，使得更难探测到欺骗信号。

多个GNSS天线130与多个GNSS接收器的至少一个通信连接，该多个GNSS接收器表示为140-1～140-o，其中‘o’是等于1或大于1(下文简称为140)的整数。在实施例中，该GNSS天线130通过射频(RF)电缆与GNSS接收器140连接。该RF电缆允许多个GNSS接收器140的每个接收来自至少一个GNSS天线130的由一个或多个源(例如卫星)发送的多个GNSS信号。

该多个GNSS接收器140在GNSS欺骗的识别中可进一步操作。在实施例中，多个GNSS接收器140的每个通过通用的异步收发器(UART)端口170连接到处理电路120上。在实施例中，UART端口170通过网络110连接到处理电路120上。系统100可以包括多个UART端口170，即UART端口从170-1到170-p，其中‘p’是等于1或大于1的整数(下文简称为170)。UART端口170是计算机硬件设备，该设备连接在系统100中并配置成从GNSS接收器140接收GNSS信号，并且传输GNSS信号到处理电路120。如下文进一步描述的，多个GNSS接收器140可以配置成连续搜索由至少一个源发送的GNSS信号。

发送模块160可以进一步与系统100连接，其中该发送模块160通过网络110与处理电路120通信连接。根据GNSS欺骗攻击的识别，发送模块160可以配置成向无人机的飞行控制器(未示出)发送警报。无人机的飞行控制器是嵌入在无人机中用于执行过程的电子元件，例如指导无人机通过特定飞行路径。

在实施例中，多个GNSS天线130的至少一个安装在无人机的上侧(例如指向天空)，并且多个GNSS天线130的至少一个安装在无人机的下侧(例如指向地面)。在进一步的实施例中，除了安装在无人机的上侧和下侧的多个GNSS天线130，一个或多个GNSS天线130可以安装在无人机的侧面。GNSS天线130可以另外安装在无人机的右侧和/或左侧。

应该理解的是，在无人机的很多位置安装GNSS天线130允许识别从其接收GNSS信号的源。每个接收信号的一个或多个位置可以根据通过各种天线接收的信号来确定。如果一个天线指示与其他不同的源方向，来自那个天线的接收的信号可能标记为欺骗信号。

处理电路120可以配置成识别与GNSS信号有关的多个特征。该多个特征可以指示：与一个或多个GNSS信号有关的信噪比(SNR)、用于识别无人机的有效位置的锁定时间、无人机位置的准确性、多个GNSS天线130中哪个已接收到一个或多个GNSS信号、或其任意组合。

可以通过处理电路120从多个GNSS接收器140接收包括元数据的数字消息来实现多个特征的识别，该元数据与下列相关：信噪比(SNR)、锁定时间、位置数据、位置数据准确性、卫星的伪噪声(PRN)数、仰角、方位角等。该数字消息可以由GNSS接收器140在处理从RF吸收器150接收的GNSS信号时产生，并随后发送到处理电路120，其中处理电路120配置成识别数字消息的特征。可以使用GNSS消息传递协议来传送数字消息，例如国家海事电子协会(NMEA)规范。

基于与GNSS信号有关的特征的识别，处理电路120可以配置成分析这些特征。该分析可以包括将识别的特征与储存在存储器125的数据或储存在外部数据库(未示出)的数据进行比较。这些数据与多个特征相关。例如，如果一个关于锁定时间的特征指示GNSS信号发送了40秒，其可以同与发送时间有关的30秒的预定锁定时间阈值进行比较。根据实例，已达到锁定时间阈值。

基于多个特征的分析，处理电路120配置成确定每个GNSS接收器的计算位置是否不同，以使得从不同于其余GNSS信号源的源接收的多个GNSS信号的至少一个。在实施例中，这是通过在探测到其他接收的GNSS信号之前或之后确定GNSS信号是否被一个GNSS天线接收来实现，这可以指示存在欺骗信号，因为欺骗的起源点可能与合法的起源点不同。

处理电路120可以进一步配置成确定一个或多个GNSS信号是否超出预定的SNR阈值、准确性阈值、锁定时间阈值等。SNR是信号强度与背景噪声的比值。预定的SNR阈值可以指示SNR的某些预定值(例如15分贝(dB))，其中，高于这些阈值的交叉可以用于指示不可靠源。例如，如果由三个天线接收到的第一信号具有低于阈值的SNR，并且由第四天线接收的第二信号具有高于阈值的SNR，它可以确定第二信号是欺骗信号，因为欺骗源可能通常位于比合法源更接近GNSS接收器的位置(例如轨道中的卫星)。既可以以引用数据库为基础自动地调整阈值，也可以通过用户命令手动调整阈值。

根据公开的实施例，使用置于UAV上的多个GNSS天线的各种位置确定接收的GNSS信号的源的位置。在计算信号源的位置时，考虑安置在UAV上的GNSS天线之间的间距。例如，安装在UAV上的三个GNSS天线(例如，A1、A2和A3)可以指示接收信号的源位置从UAV分别是“x”、“x+y”和“x+z”，其中，‘y’代表A1和A2之间的间距，而‘z’代表A1和A3之间的间距。随后可以确定天线正在从单个源探测信号。但是，如果第四天线(例如A4)指示信号源的间距为“x+w”，其中‘w’不是A1和A4之间的间距，它可以确定由A4探测到的信号源不同于由A1、A2和A3探测到的信号源。这可以指示为欺骗的GNSS信号。根据一个实施例，处理电路120可以使用若干测量值用于计算位置的准确性，例如，水平精度因子(HDOP)、垂直精度因子(VDOP)等。

预定的锁定时间阈值可以包括某些预定值，该预定值指示GNSS接收器140的某些时间限制以报告有效位置。例如，如果确定锁定时间阈值低于10秒，并确定GNSS接收器140在7秒后识别到有效位置，就达到了预定锁定时间阈值。

根据实施例，处理电路120可以配置成产生指示是否探测到欺骗攻击的通知。该通知可以基于以下确定产生：一个或多个GNSS信号的来源与其他GNSS信号的来源不同，GNSS信号超出预定SNR、准确性、锁定时间阈值等。该通知可以由处理电路120通过有线或无线网110发送到发送模块160。该网络110可以包括例如Wi-Fi、3G、4G、GPRS、RF链接等，其可以配置成向无人机的飞行控制器(未示出)发送警报。

应该理解的是，通过识别一个GNSS接收器的位置计算结果和不同GNSS接收器的位置计算结果之间的差距，处理电路120能够识别GNSS信号是否从可靠的源(例如已知卫星)接收。这可以从卫星发送的GNSS信号计算，从地面反射，并向上朝天空投射，其每个信号由安装在UAV上的至少一个GNSS天线130接收。与GNSS信号有关的多个特征可以指示一个或多个GNSS信号的强度，并且根据分析，处理电路120可以确定发送源是可靠的源或非可靠的源。

在实施例中，多个RF吸收器150配置成使GNSS天线成为定向天线，即识别接收信号的方向的天线。RF吸收器150可以置于每个GNSS天线的一侧以使能够探测特定信号的发送方向。

图2是例示根据实施例用于识别对无人机的GNSS欺骗攻击的方法的流程图。在S210中，当接收到一个或多个GNSS信号时，开始运行，例如通过图1的处理电路120，从射频(RF)吸收器运行，例如RF吸收器150设置在GNSS天线130上。在实施例中，多个GNSS天线分成至少两组，其中至少一个GNSS天线安装在无人机的上侧，并且至少一个GNSS信号安装在无人机的下侧。通过使用多个GNSS接收器可以实现接收GNSS信号，例如，如图1探讨的系统中所描述的。

在S220中，识别与GNSS信号有关的特征。这些特征可以指示：与一个或多个GNSS信号有关的信噪比(SNR)、用于识别无人机的有效位置的锁定时间、无人机位置的准确性、多个GNSS天线130中哪个已接收到GNSS信号、或根据接收的GNSS信号，GNSS接收器的计算位置的任何差异。

在S230中，分析识别的特征以探测潜在的GNSS欺骗攻击。

在S240中，确定GNSS信号是否由安装在无人机上的至少两个GNSS天线130接收。如果是，恢复执行S250；否则继续执行S210。

在S250中，确定接收的(至少两个)GNSS信号是否超出如上文关于图1进一步描述的SNR、准确性、锁定时间等的预定阈值。此外，确定至少一个GNSS信号是否指示来源点不同于至少一个其他GNSS信号。如果是，恢复执行可选的S260；否则继续执行S210。

在可选的S260中，如上文进一步描述的，基于确定至少一个GNSS信号超过预定阈值来产生通知，或者确定通知源自不同于至少一个其他GNSS信号源的源。在S270中，检查是否继续运行，如果是，继续执行S210；否则终止执行。

图3是根据实施例嵌入到无人机的系统300的示意性框图。系统300的各种部件可以通过总线390连接。系统300包括允许与端点设备(未示出)通讯的网络接口310，例如个人计算机、笔记本、智能手机及类似计算设备。连接到存储器325的处理电路320进一步与系统300连接，其中存储器在其中包含指令：当通过处理器执行时，配置系统300以执行如上文有关图1和图2进一步描述的动作。

系统300进一步包括多个GNSS天线330。该GNSS天线330例如通过射频(RF)电缆连接到多个GNSS接收器340的至少一个上。该RF电缆允许多个GNSS接收器340的每个接收来自GNSS天线330的由一个或多个源(例如卫星)发送的一个或多个GNSS信号。系统300进一步包括多个射频(RF)吸收器350。在实施例中，多个RF吸收器350的每个覆盖多个GNSS天线330的每个的至少一部分。每个RF吸收器350可以适用于确定由多个GNSS天线330的每个接收的GNSS信号来源的方向。

多个GNSS接收器340的每个例如通过通用的异步收发器(UART)端口370连接到处理电路320上。系统300可以包括多个UART端口370。UART端口170是计算机硬件设备，该设备耦合在系统300中并配置成从GNSS接收器340接收一个或多个GNSS信号，并传输该一个或多个GNSS信号到处理电路320。如上文有关图1进一步描述的，多个GNSS接收器340可以配置成连续搜索由至少一个源发送的GNSS信号。

发送模块360可以进一步耦合在装置100上。该发送模块360是安装在装置100中并与处理电路320通信连接的电子设备。根据GNSS欺骗攻击的识别，发送模块360可以适用于向无人机的飞行控制器380发送警报。无人机的飞行控制器380是嵌入在无人机中用于执行过程的电子元件，例如指导无人机通过某些路径。可选择地，根据GNSS欺骗攻击的识别，发送模块360可以配置成通过网络接口310向用户设备(例如智能手机)发送警报。

在实施例中，多个GNSS天线330的至少一个安装在无人机的上侧，指向天空，并且多个GNSS天线330的至少一个安装在无人机的下侧，指向地面。在进一步的实施例中，除了安装在无人机的上侧和无人机的下侧的多个GNSS天线330，一个或多个GNSS天线330可以安装在无人机的右侧和/或左侧。如上文进一步描述的，将GNSS天线330安装在无人机拟定位置的目的是允许识别从其接收GNSS信号的源。

本文公开的各种实施例可以作为硬件、固件、软件或其组合执行。此外，软件优选地实施为有形地呈现在程序存储单元或由部分或某些设备和/或设备组合组成的计算机可读介质上的应用程序。应用程序可以上传到包括任何合适架构的机器上，并由其执行。优选地，在具有诸如一个或多个中央处理器(“CPUs”)的硬件、存储器和输入/输出接口的计算机平台执行该机器。该计算机平台还可以包括操作系统和微指令代码。本文描述的各种过程和功能既可以是微指令代码的一部分又可以是应用程序的一部分，或其任意组合，其可以由CPU执行，无论是否明确示出了这样的计算机或处理器。此外，各种其他外部单元可以连接到计算机平台，例如额外的数据存储单元和打印单元。而且，非瞬态计算机可读介质是除瞬态传输信号以外的任何计算机可读介质。

如本文所使用的，后跟项目列表的词组“至少一个”意味着可以单独使用任何所列项目，或可以使用两个或多个所列项目的任何组合。例如，如果系统描述为包括“A、B和C的至少一个”，该系统可以包括单独的A、单独的B、单独的C、A和B的组合、B和C的组合、A和C的组合或A、B和C的组合。

本文所引用的所有实例和条件语言旨在用于教学目的以帮助读者理解公开的实施例的原理和发明人为进一步领域提供的概念，并且应解释为不限于这些具体引用的实例和条件。而且，本文引用本公开实施例的原理、方面和实施例的所有陈述及其特定实例旨在包括其结构和功能的对等物。此外，这些对等物旨在包括现有已知的对等物和将来开发的对等物，即不管结构如何，开发的执行相同功能的任何元件。

Claims (13)

1.用于探测对无人机的全球导航卫星系统(GNSS)欺骗攻击的系统，所述系统包括：

处理电路；

连接到多个GNSS接收器的多个GNSS天线，其中多个GNSS接收器的每个连接到所述处理电路上；

覆盖多个GNSS天线中每个的射频(RF)吸收器，其中所述RF吸收器使多个GNSS天线能够识别从其接收的至少一个GNSS信号的方向；

耦合到处理电路的存储器，其中所述存储器在其中包含指令，当由处理电路执行时，系统配置为：

识别与至少一个GNSS信号有关的多个特征；

分析多个特征；

以多个特征的分析为基础，确定是否所述至少一个GNSS信号为欺骗信号。

2.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述多个特征包括以下至少一个：与至少一个GNSS信号有关的信噪比(SNR)、配置成识别无人机的有效位置的锁定时间、无人机位置的准确性、多个GNSS天线的哪个接收到所述至少一个GNSS信号、以及多个GNSS接收器的计算位置。

3.根据权利要求2所述的系统，其特征在于，确定所述至少一个GNSS信号是否为欺骗信号进一步包括：

确定所述至少一个GNSS信号的SNR是否大于预定的阈值。

4.根据权利要求2所述的系统，其特征在于，确定所述至少一个GNSS信号是否为欺骗信号进一步包括：

确定多个GNSS接收器之间的计算位置是否存在任何差异。

5.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述系统进一步配置成：

基于至少一个GNSS信号是欺骗信号的确定产生通知。

6.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，多个GNSS天线的每个进一步配置成：

探测至少一个GNSS信号的发送方向。

7.根据权利要求6所述的系统，其特征在于，所述系统进一步配置成：

使用多个GNSS天线确定至少一个GNSS信号的信号源方向。

8.用于探测对无人机的全球导航卫星系统的(GNSS)欺骗攻击的方法，所述方法包括：

接收至少一个GNSS信号；

识别与至少一个接收的GNSS信号有关的多个特征；

分析多个特征；并

以识别特征的分析为基础确定该至少一个GNSS信号是否为欺骗信号。

9.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，所述多个特征包括以下至少一个：与至少一个GNSS信号有关的信噪比(SNR)、配置成识别无人机的有效位置的锁定时间、无人机位置的准确性、多个GNSS天线中哪个已接收到至少一个GNSS信号、以及至少一个GNSS信号的源的计算位置。

10.根据权利要求9所述的方法，其特征在于，确定所述至少一个GNSS信号是否为欺骗信号进一步包括：

确定所述至少一个GNSS信号的SNR是否大于预定的阈值。

11.根据权利要求9所述的方法，其特征在于，确定所述至少一个GNSS信号是否为欺骗信号进一步包括：

确定两个或多个GNSS天线之间的信号源的计算位置是否存在任何差异。

12.根据权利要求8所述的方法，进一步包括：

基于至少一个GNSS信号是欺骗信号的确定产生通知。

13.根据权利要求9所述的方法，进一步包括：

使用多个GNSS天线确定至少一个GNSS信号的信号源位置。