Seguridad en el Tráfico Aéreo: Clasificación de Aeronaves Usando el Patrón de Fase del Mensaje ADS-B
Autores: Leonardi, Mauro; Di Gregorio, Luca; Di Fausto, Davide
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2017
Acceso abierto
Artículo científico
2017
Seguridad en el Tráfico Aéreo: Clasificación de Aeronaves Usando el Patrón de Fase del Mensaje ADS-B
Categoría
Ingeniería y Tecnología
Subcategoría
Ingeniería Aeroespacial
Palabras clave
Vigilancia
ADS-B
Aeronaves
Clasificación
Autenticación
Encriptación
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 14
Citaciones: Sin citaciones
La Vigilancia Automática Dependiente de Transmisión (ADS-B) es un sistema de vigilancia utilizado en el Control de Tráfico Aéreo. Con este sistema, las aeronaves transmiten su propia información (identidad, posición, velocidad, etc.) a cualquier oyente equipado para el alcance de vigilancia. El ADS-B se basa en un protocolo muy simple y no proporciona ningún tipo de autenticación ni cifrado, lo que lo hace vulnerable a muchos tipos de ciberataques. En el documento, se propone el uso de la fase portadora del avión/transmisor como una característica para realizar una clasificación de las aeronaves y, por lo tanto, distinguir mensajes legítimos de falsos. Se describe el proceso de extracción de características y se selecciona un método de clasificación. Finalmente, se propone y evalúa un algoritmo completo de detección de intrusos con datos reales.
Descripción
La Vigilancia Automática Dependiente de Transmisión (ADS-B) es un sistema de vigilancia utilizado en el Control de Tráfico Aéreo. Con este sistema, las aeronaves transmiten su propia información (identidad, posición, velocidad, etc.) a cualquier oyente equipado para el alcance de vigilancia. El ADS-B se basa en un protocolo muy simple y no proporciona ningún tipo de autenticación ni cifrado, lo que lo hace vulnerable a muchos tipos de ciberataques. En el documento, se propone el uso de la fase portadora del avión/transmisor como una característica para realizar una clasificación de las aeronaves y, por lo tanto, distinguir mensajes legítimos de falsos. Se describe el proceso de extracción de características y se selecciona un método de clasificación. Finalmente, se propone y evalúa un algoritmo completo de detección de intrusos con datos reales.