Mikro doppler radarlar temelli insan tanımlama sistemlerinde aldatma saldırısı ve önlemleri
Spoofing attack on doppler radar based human classification systems
- Tez No: 904333
- Danışmanlar: DOÇ. DR. MUHAMMED ALİ AYDIN, YRD. DOÇ. DR. MEHMET ALİ ERTÜRK
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2024
- Dil: Türkçe
- Üniversite: İstanbul Üniversitesi-Cerrahpaşa
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 113
Özet
Bu tez, mikro doppler radar tabanlı insan-hayvan ayrımı yapan sistemlerde aldatma(spoofing) saldırılarına odaklanmaktadır. Temel teori, radar sistemlerinin bir iletişim kanalı olarak modellenebileceği yönündedir. Bu nedenle literatürde daha önceden gösterilmiş olan bir iletişim kanalında aldatma (spoofing) veya karıştırma (jamming) saldırısını algoritmik olarak tespit etmenin imkansız olmasının radar sistemleri için de geçerli olması gerekmektedir. Bu durumun temel sebebi bir iletişim kanalında karıştırma saldırısının tespiti probleminin durdurma (halting) problemi ile eşlenik olmasıdır. Bu nedenle, tez, sezgisel yöntemlerin bu tür saldırıların tespiti ve direnç sağlanması olgusunu araştırmaktadır. Bu teorik çerçeve matematiksel olarak ifade edilmiştir. Ardından teorik çerçeveyi doğrulamak için deneysel yöntemlerle gösterim yapılmıştır. Bu gösterimi yapmak için daha önceden yayınlanmamış nitelikte bir veri seti tasarlanmıştır, ardından bu veri setinin gerçekleştirilmesi ve mikro doppler radar tabanlı bir insan-hayvan sınıflandırma sistemi geliştirilmesi sağlanmıştır ve bu sistem üzerinde karıştırma saldırıları gerçekleştirilmiştir. Saldırı tespit ve teşhis mekanizmaları tasarlanmış ve insan/hayvan ayrım algoritmaları, saldırı altında bile çalışabilme yeteneğini artırmak için güncellenmiştir. Bu tez kapsamında elde edilen çıktılar şu şekildedir; teorik altyapının oluşturulması için öncelikle fiziksel katman itibariyle radar iletişim sistemlerinin bir iletişim katmanı olarak modellenebileceği gösterilmiştir. Ardından yenilikçi bir veri seti toplanarak literatürde ilk defa bir çok hayvan cinsinin bir arada olduğu bir veri seti toplanarak gelecek araştırmalar için de bir altyapı sağlanmıştır. Ardından klasik bir radar izi tanımlayıcı gerçeklenmiş ve buna klasik karıştırma saldırılarından biri ile saldırı yapılmıştır. Son aşamada bu saldırıların tespit edilmesi ve saldırılara direnç gösterilmesi için yenilikçi bir yapay zeka sistemi tasarlanmıştır.
Özet (Çeviri)
This thesis focuses on spoofing attacks in micro-Doppler radar-based human-animal classification systems. The fundamental theory is that radar systems can be modeled as a communication channel. Therefore, the impossibility of algorithmically detecting spoofing or jamming attacks in a communication channel, as shown in the literature, should also apply to radar systems. The main reason for this is that the problem of detecting jamming attacks in a communication channel is analogous to the halting problem. Hence, this thesis investigates intuitive methods for detecting and resisting such attacks. This theoretical framework is expressed mathematically, followed by experimental demonstrations to validate it. To conduct these demonstrations, an unpublished dataset was designed, implemented, and used to develop a micro-Doppler radar-based human-animal classification system, where jamming attacks were conducted on the system. Detection and diagnosis mechanisms for the attacks were designed, and human/animal classification algorithms were updated to enhance their ability to function under attack conditions.The findings obtained in this thesis are as follows: First, it was demonstrated that radar communication systems can be modeled as a communication layer from the physical layer perspective to establish the theoretical basis. Next, an innovative dataset was collected, which, for the first time in the literature, includes various animal species, providing a foundation for future research. Then, a classical radar signature classifier was implemented, and it was subjected to a classical jamming attack. In the final stage, an innovative artificial intelligence system was designed to detect these attacks and resist them.
Benzer Tezler
- Meteoroloji radar verilerinden optimal hava durumu tespiti için öznitelik seçimi ve yeni yöntemlerin geliştirilmesi
Feature selecti̇on for opti̇mal weather detecti̇on from meteorologi̇cal radar data and development of new methods
EREN HAMURCU
Yüksek Lisans
Türkçe
2018
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiTOBB Ekonomi ve Teknoloji ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. İMAM ŞAMİL YETİK
- Sağlık durumu gözlemleme için düşük maliyetli kablosuz radar ile insan mikro-doppler sınıflandırması
Human micro-doppler classification using a low cost, wireless radar mote for health monitoring
BAHRİ ÇAĞLIYAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2015
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiTOBB Ekonomi ve Teknoloji ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. SEVGİ ZÜBEYDE GÜRBÜZ
- Detection of mini/micro unmanned air vehicle (UAV) under clutter presence and environmental effects
Kargaşa varlığı ve çevresel etkiler altında mini/mikro insansız hava aracı (İHA) tespiti
İSMAİL GÖKHAN DERE
Yüksek Lisans
İngilizce
2019
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiOrta Doğu Teknik ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MUSTAFA KUZUOĞLU
- Parameter estimation of multicomponent micro-doppler signals
Çok bileşenli micro-doppler sinyallerinin parametre kestirimi
HÜSEYİN YILDIZ
Yüksek Lisans
İngilizce
2014
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiOrta Doğu Teknik ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. METE SEVERCAN
- Radarla insan hareket sınıflandırma için bilgi-kuramsal tabanlı öznitelik seçimi
Information theory based feature selection for human activity classification with radar
BÜRKAN TEKELİ
Yüksek Lisans
Türkçe
2014
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiTOBB Ekonomi ve Teknoloji ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. SEVGİ ZÜBEYDE GÜRBÜZ