title: Spoofing detection with multi-antenna snapshot-based GNSS receivers
title: Täuschungserkennung bei schnappschussbasierten GNSS-Empfängern mit Gruppenantennen
Creators: name: Van Der Merwe, Johannes Rossouw
Publisher: name: Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg (FAU)
Year: 2023
Subjects: subject: GNSS
subject: Spoofing
subject: Detection
subject: Antenna array
subject: DDC Classification::6 Technik, Medizin, angewandte Wissenschaften :: 62 Ingenieurwissenschaften :: 620 Ingenieurwissenschaften und zugeordnete Tätigkeiten

description: Spoofing, the transmission of false global navigation satellite system (GNSS) signals, is a problem for a GNSS receiver and the systems and people relying on it. Therefore, a receiver should detect a spoofing attack to ensure the integrity of the position, velocity, and time (PVT) solution. Detecting an attack is more difficult for a snapshot receiver than a conventional one, as temporal changes cannot be used as detection metrics. Further, if the spoofing attacker has access to the receiver, ideal spoofing conditions can be facilitated. Such tampering results in a cooperative spoofing attack. This dissertation focuses on developing accurate spoofing detection methods for multiantenna snapshot receivers for external validation. First, blind detection methods are used, as it is assumed that the antenna array is tampered with, has an unknown array geometry, and is not calibrated. Therefore, instead of direction of arrival (DOA) algorithms, the array steering vector similarity is analyzed and used for rudimentary detection. Second, detection metrics on a system of array steering vectors (ASVs) are developed to incorporate the entire satellite constellation for detection. Thirdly, the detectors are optimized and combined with other receiver observations using machine learning (ML) methods to enhance detection capabilities. The results show that spoofing can be detected blindly with limited prior information. Finally, ML revealed that spoofing is not just detectable, but also classifiable, giving the defender an advantage.
description: Täuschung, die Übertragung falscher GNSS-Signale (Global Navigation Satellite System), ist ein Problem für einen GNSS-Empfänger und die Systeme und Personen,die sich auf ihn verlassen. Daher sollte ein Empfänger einen Täuschungsangriff erkennen, um die Integrität der Positions-, Geschwindigkeits- und Zeitlösung (PVT) sicherzustellen. Die Erkennung eines Angriffs ist für einen Schnappschuss-Empfänger schwieriger als für einen konventionellen Empfänger, weil zeitliche Änderungen nicht als Erkennungskriterium verwendet werden können. Wenn der Täuschung-Angreifer außerdem Zugang zum Empfänger hat, können ideale Täuschung-Bedingungen geschaffen werden. Solche Manipulationen führen zu einem kooperativen Täuschung-Angriff. Diese Dissertation konzentriert sich auf die Entwicklung präziser Täuschung-Erkennungsmethoden für Mehrantennen-Schnaposchuss-Empfänger zur externen Validierung. Zunächst werden blinde Erkennungsmethoden verwendet, da davon ausgegangen wird, dass die Gruppenantenne manipuliert wurde, eine unbekannte Antennenanordnung aufweist und nicht kalibriert ist. Daher wird anstelle von Algorithmen zur Bestimmung der Ankunftsrichtung (DOA) die Ähnlichkeit der Steuervektoren des Gruppenantennes analysiert und für eine rudimentäre Erkennung verwendet. Zweitens werden Erkennungsmetriken für ein System an Gruppenantenne-Steuervektoren entwickelt, um die gesamte Satellitenkonstellation für die Erkennung einzubeziehen. Drittens werden die Detektoren optimiert und mit anderen Empfängerbeobachtungen mit Methoden des maschinellen Lernens (ML) kombiniert, um die Erkennungsmöglichkeiten zu verbessern. Die Ergebnisse zeigen, dass Täuschung mit begrenzten a-priori-Informationen blind erkannt werden kann. Schließlich zeigte ML, dass Täuschung nicht nur erkannt, sondern auch klassifiziert werden kann, was dem Verteidiger einen Vorteil verschafft.