Asegurando la autenticación y detectando entidades maliciosas en misiones de drones
Autores: Constantinescu, Nicolae; Ticleanu, Oana-Adriana; Hunyadi, Ioan Daniel
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2024
Acceso abierto
Artículo científico
2024
Asegurando la autenticación y detectando entidades maliciosas en misiones de drones
Categoría
Ingeniería y Tecnología
Subcategoría
Ingeniería Robótica
Palabras clave
Marco de comunicación jerárquico
Enjambres de drones
Seguridad
Criptografía de curva elíptica
Evaluación de riesgos
Comunicación confiable
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 1
Citaciones: Sin citaciones
Este estudio propone un marco de comunicación jerárquico para enjambres de drones diseñado para mejorar la seguridad y la eficiencia operativa. Aprovechando la criptografía de curva elíptica y los conceptos de quanta espaciales, el modelo garantiza la autenticación continua y la evaluación de riesgos de las entidades participantes. Los resultados experimentales demuestran la efectividad del marco para mitigar riesgos de seguridad, logrando una comunicación confiable incluso en condiciones adversas. Los hallazgos clave incluyen una mejora significativa en la precisión de detección de amenazas y una reducción de la sobrecarga computacional, validando la aplicabilidad del modelo para operaciones de enjambres de drones en el mundo real. Estas contribuciones establecen una base sólida para la coordinación segura y resiliente de drones.
Descripción
Este estudio propone un marco de comunicación jerárquico para enjambres de drones diseñado para mejorar la seguridad y la eficiencia operativa. Aprovechando la criptografía de curva elíptica y los conceptos de quanta espaciales, el modelo garantiza la autenticación continua y la evaluación de riesgos de las entidades participantes. Los resultados experimentales demuestran la efectividad del marco para mitigar riesgos de seguridad, logrando una comunicación confiable incluso en condiciones adversas. Los hallazgos clave incluyen una mejora significativa en la precisión de detección de amenazas y una reducción de la sobrecarga computacional, validando la aplicabilidad del modelo para operaciones de enjambres de drones en el mundo real. Estas contribuciones establecen una base sólida para la coordinación segura y resiliente de drones.