İnsansız hava araçlarında GPS spoofing saldırısının analizi ve yapay zeka ile tespiti
Analysis of GPS spoofing attacks in unmanned aerial vehicles and detection using artificial intelligence
- Tez No: 956517
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ SERKAN GÖNEN, DR. ÖĞR. ÜYESİ GÖKÇE KARACAYILMAZ
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2025
- Dil: Türkçe
- Üniversite: İstanbul Gelişim Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 112
Özet
İnsansız Hava Araçları, askeri operasyonlardan sivil altyapı uygulamalarına, tarımsal izleme faaliyetlerinden afet yönetimine kadar geniş bir yelpazede kullanılmakta olup, bu sistemlerin artan otonomi düzeyleri, Küresel Navigasyon Uydu Sistemleri başta olmak üzere çeşitli teknolojilere bağımlılıklarını artırmıştır. Ancak özellikle GPS altyapısına dayanan konumlandırma ve yön bulma işlemleri, sinyallerin zayıf, doğrulanmamış ve açık yapısı nedeniyle siber saldırılara açık hale gelmektedir. Bu çalışmada, GPS jamming ve spoofing saldırılarının İHA sistemleri üzerindeki etkileri deneysel olarak analiz edilmiş; saldırıların gerçek zamanlı olarak tespit edilmesini sağlayacak yapay zekâ tabanlı bir sistem önerilmiştir. Çalışmada HackRF One ile sahte GPS sinyalleri üretilerek, Pixhawk 2.4.8 uçuş kontrol kartına sahip bir İHA sistemi üzerinde jamming ve spoofing senaryoları uygulanmış; bu süreçte elde edilen veriler telemetri aracılığıyla toplanmış ve yedi farklı makine öğrenmesi algoritmasıyla analiz edilmiştir. AdaBoost, ANN, KNN, XGBoost, RFC, SVM ve CatBoost modelleri doğruluk, hassasiyet, geri çağırma ve işlem süresi gibi metrikler açısından karşılaştırılmış; en uygun model olarak seçilen XGBoost, yüksek doğruluk oranı olarak %96.40 ve düşük test süresi olarak 0.0101s ile öne çıkmıştır. Model Raspberry Pi'yle uçuş kontrol kartına entegre edilerek gerçek zamanlı tespit sistemi olarak sahada başarıyla test edilmiştir. Geliştirilen sistem, düşük maliyetli donanım ve açık kaynak yazılım altyapısıyla çalışabilmekte olup hem sahte GPS sinyallerini hem de sinyal kesintilerini yüksek doğrulukla tespit edebilmekte, bu yönüyle İHA'ların görev güvenliğine katkı sağlamaktadır. Elde edilen sonuçlar, önerilen yöntemin hem askeri hem de sivil İHA uygulamalarında GNSS güvenliğini artırma potansiyeline sahip olduğunu ortaya koymakta; ayrıca sistemin, ileri aşamalarda çoklu sensör entegrasyonu ve dinamik öğrenme mekanizmaları ile daha güçlü, uygulanabilir ve geniş kapsamlı bir çözüm haline getirilebileceğini göstermektedir.
Özet (Çeviri)
Unmanned Aerial Vehicles are utilized in a wide range of fields, including military operations, civil infrastructure applications, agricultural monitoring, and disaster management. The increasing level of autonomy in these systems has led to a growing dependence on various technologies, primarily Global Navigation Satellite Systems. However, positioning and navigation processes that rely on GPS infrastructure are vulnerable to cyberattacks due to the weak, unauthenticated, and openly accessible nature of GPS signals. This study experimentally analyzes the effects of GPS jamming and spoofing attacks on UAV systems and proposes an artificial intelligence-based detection system capable of identifying such threats in real time. In the experimental setup, fake GPS signals were generated using HackRF One, and both jamming and spoofing scenarios were implemented on a UAV platform equipped with a Pixhawk 2.4.8 flight control unit. During these scenarios, data were collected via telemetry and analyzed using seven different machine learning algorithms. The algorithms; AdaBoost, Artificial Neural Networks, K-Nearest Neighbors, XGBoost, Random Forest, Support Vector Machines, and CatBoost; were evaluated based on accuracy, precision, recall, and processing time. Among these, XGBoost was identified as the most suitable model, achieving a high accuracy of 96.40% and a low test time of 0.0101 seconds. The selected model was integrated into the UAV system via a Raspberry Pi and successfully tested in real-time conditions. The developed system, which operates on low-cost hardware and open-source software, is capable of detecting both spoofed GPS signals and signal disruptions with high accuracy, thereby enhancing the mission safety of UAVs. The findings of this study indicate that the proposed approach has the potential to improve GNSS security in both military and civilian UAV applications. Furthermore, future developments may enable the system to become more robust, practical, and scalable through the integration of multi-sensor data and the implementation of adaptive learning mechanisms.
Benzer Tezler
- Sahte GPS sinyallerine karşı gömülü sistem tasarımı ve mekatronik sistemlerde uygulanması
Embedded system design against spoofing GPS signals and its application in mechatronic systems
MUSTAFA TANIŞ
Doktora
Türkçe
2024
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiMekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MÜŞTAK ERHAN YALÇIN
- İnsansız hava araçlarında GPS aldatmacası tespiti
Detection of GPS spoofing on unmanned aerial vehicles
EMRE UYAR
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi ÜniversitesiBilgi Güvenliği Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. İBRAHİM ALPER DOĞRU
- İnsansız hava araçlarına yönelik siber tehditlerin yapay zeka destekli tespiti ve adli analizi
Artificial intelligence-assisted detection and forensic analysis of cyber threats to unmanned aerial vehicles
YUSUF AFŞİN
Yüksek Lisans
Türkçe
2025
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolFırat ÜniversitesiAdli Bilişim Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. FATİH ERTAM
- Development and testing novel guidance algorithms for visual drone interception
Görsel dron yakalama için yeni güdüm algoritmalarının geliştirilmesi ve testi
AHMET TALHA ÇETİN
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiUçak ve Uzay Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. EMRE KOYUNCU
- İnsansız hava araçlarında GPS karıştırma yöntemleri ve analizi
GPS jamming methods and analysis in unmanned aerial vehicles
MEHMET ÇIRAK
Yüksek Lisans
Türkçe
2025
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolFırat ÜniversitesiAdli Bilişim Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ORHAN YAMAN