Aldatma saldırısı tespiti ve aldatmaya karşı önlem için kalman filtresi tasarımı
Kalman filter design for spoofing attack detection and anti-spoofing
Yazar: HANDE IŞIL AKÇAY
Danışman: PROF. DR. TOLGA GİRİCİ ; DR. EMRAH ONAT
TOBB Ekonomi ve Teknoloji Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2023
Konu: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering

Özet:
Küresel konumlama sistemleri (KKS) ölçümlerinin konumlama çözümlerinde kullanılmasının yaygınlaşması ve özellikle otonom araç navigasyonunun temelini oluşturmasıyla, bu sistemlerden alınan ölçüm doğruluklarının önemi artmıştır. Öte yandan, aldatma saldırıları ile KKS alıcılarının gerçekten farklı konumlama çözümü elde edip aldanmasının sağlanması üzerine uygulamalar da son yıllarda yaygınlaşmaya başlamıştır. Dolayısıyla, KKS alıcıları içerisinde, olası aldatma saldırılarına karşı tespit ve karşı tedbir algoritmalarının eklenmesi oldukça kritik önem taşımaktadır. Aldatma tespit ve aldatmaya karşı önlem için KKS alıcıları içerisinde geliştirilen pek çok farklı yöntem bulunmakta olup, bu yöntemler alıcı yapısının farklı kısımlarına kullanılmak üzere önerilmektedir. Bu çalışma kapsamında, günümüzde aktif olarak küresel konumlama hizmeti sunan GPS, Galileo, GLONASS, BeiDou sistemleri ile konumlama çözümü üreten, hareketli bir araç üzerindeki KKS alıcısı içerisinde, aldatma tespiti ve aldatmaya karşı tedbir amacıyla kullanılmak üzere Kalman filtresi tasarımı sunulmaktadır. Önerilen bu filtre, KKS alıcısının farklı konumlama sistemlerinden aldığı sinyaller ile konumlama çözümü ürettikten sonra, nihai pozisyon çözümünü sunmadan hemen önceki navigasyon bloğunda kullanılmak üzere tasarlanmıştır. Çalışmaların ilk bölümünde tasarlanan algoritma, farklı KKS ölçümleri artıklık hesaplarının karşılaştırılması yöntemini esas alarak aldatma tespiti yapmakta, ardından aldatma olmayan sistem ölçümlerini kullanarak konumlama çözümü üretmeye devam etmektedir. Bu algoritmaya ek olarak, çalışmaların ikinci bölümünde, KKS alıcısının içerisine entegre edilecek bir ivmeölçer ile konumlama çözümleri üretilmesi modellenmiştir. Bu çözümlerle artıklık hesaplarının da KKS artıklıkları ile karşılaştırılması algoritmaya dahil edilmiştir. İvmeölçerin de sisteme entegre edilmesi ile olası aldatma senaryolarının sayısının arttırılması sağlanmıştır. Tasarlanan filtrenin başarımı Monte-Carlo simülasyonları ile test edilmiştir. Farklı aldatma yörüngeleri oluşturularak, bu yörüngelerde aldatma saldırılarının uygulanabileceği olası tüm senaryolar altında filtrenin performansı yüzde tespit başarımı ve tespit süresi cinsinden incelenmiştir. Oluşturulan aldatma yörüngeleri için, uygulanan aldatma senaryolarındaki baskın ve resesif olan KKS'lerin pozisyon doğrulukları ile tespit süreleri arasındaki ilişki açıklanmıştır. Son olarak, filtrenin aldatma tespiti yapmak için kullandığı eşik değerinin farklı seviyeler için test edilmesi ile alıcı çalışma karakteristiği eğrileri çizdirilmiş, bu eğrilerin altında kalan alanların hesaplanması ile filtrenin farklı aldatma yörüngelerindeki başarımları verilmiştir.

Abstract:
With the widespread use of global navigation satellite systems (GNSS) measurements in positioning solutions and especially forming the basis of autonomous vehicle navigation, the importance of measurement accuracy from these systems has increased. On the other hand, applications have also started to become widespread in recent years, for spoofing attacks, ensuring that the GNSS receivers obtain incorrect positioning solutions. Therefore, adding detection and countermeasure algorithms, within GNSS receivers, against possible spoofing attacks is critically important. For spoofing detection and countermeasure, there are many different methods developed within GNSS receivers, and these methods are recommended for use in different parts of the receiver structure. Within the scope of this study, in order to detect and prevent the spoofing attack a Kalman filter design is presented for use in a GNSS receiver mounted on an autonomous moving vehicle, which provides a positioning solution by using GPS, Galileo, GLONASS, and BeiDou systems, that are actively providing global positioning services. This proposed filter is designed to be used in the navigation block, just before presenting the final position solution, after generating a positioning solution with the signals received by the GNSS receiver from different positioning systems. The algorithm designed in the first part of the studies detects spoofing, based on the method of comparing the residual calculations of different GNSS measurements, and then continues to produce a positioning solution using non-spoofed system measurements. In addition to this algorithm, in the second part of the studies, generating positioning solutions with an accelerometer to be integrated into the GNSS receiver is modeled. The comparison of the residuals calculated by using these solutions with the GNSS residuals is included in the algorithm. By integrating the accelerometer into the system, the number of possible spoofing scenarios is increased. The performance of the designed filter has been tested with Monte-Carlo simulations. By creating different spoofing trajectories, the performance of the filter is examined in terms of percentage spoofing detection performance and detection time under all possible scenarios in which spoofing attacks can be applied in these trajectories. For the created spoofing trajectories, the relationship between the dominant and recessive GNSS position accuracies and detection times is explained in the applied spoofing scenarios. Finally, by testing the threshold value used by the filter to detect spoofing for different levels, receiver operating characteristics curves were drawn, and the performances of the filter in different spoofing trajectories were given by calculating the areas under these curves.