Hava araçlarının ADS-B sinyalleri yardımıyla sınıflandırılması
Classification of aircrafts by means ADS-B signals
Yazar: GÜRSU GÜRER
Danışman: PROF. DR. ALİ KARA
Gazi Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2024
Konu: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering

Özet:
Hava trafik yoğunluğunun günden güne artması ve bu trafiğin yönetilebilmesi amacıyla giderek daha fazla öneme sahip olan Otomatik Bağımlı Gözetim-Yayın (ADS-B) sistemleri, herhangi bir yer/hava kullanıcısının ihtiyaç duyacağı pozisyon, iz ve yer hızı vb. bilgilerin bir yayın kaynağı aracılığıyla belli aralıklarla iletimini sağlayan bir gözetim uygulamasıdır. ADS-B out ve ADS-B in olarak 2 farklı servisi olan ADS-B, radar sisteminin yerini alarak tüm dünyada hava trafiğini yönetme yolundadır. ADS-B protokolünde yayınlanan mesajlar kriptolu (encrypted) ya da yetkilendirilme anahtarına sahip (authenticated) değildir. Bu sebeple bir çeşit SDR (Software Define Radio) ya da benzeri düşük bütçeli cihaz ile bu yayınlar kolayca dinlenebilir ya da sahte ADS-B mesajları yayınlanarak siber saldırılar gerçekleştirilebilir. Bu tarz saldırıların önüne geçilmesi için Radyo Frekans Parmak izi (RFF), sinyallerin sınıflandırılması için başarılı sonuçlar üretebilir. Bu çalışmada, hava araçlarının kimliklendirilebilmesi için ADS-B yayın kaynakları RFF vasıtasıyla sınıflandırılmıştır. SDR yardımıyla 8 farklı uçaktan 3480 adet gerçek ADS-B sinyali kaydedilmiştir. Bu sinyallerin benzersiz parmak izinin çıkartılması için güç spektral yoğunluğu (PSD) özelliği kullanılmıştır. Doğrusal, polinom ve dairesel tabanlı (RBF) kernel fonksiyonu ile destek vektör makinaları kullanarak hava araçları kimliklendirilmiştir. Kimliklendirme esnasında farklı sinyal-gürültü oranlarına (SNR) göre test sonuçları gözlemlenmiştir. En düşük SNR seviyesinde (10 dB) dahi önerilen SVM metodunda polinom kernel fonksiyonu kullanarak %92'lik bir başarım yakalanmıştır. Az sayıda ve düşük SNR'a sahip gerçek sinyallerden oluşan veri setiyle dahi RFF sınıflandırmasının başarılı olabileceğini gösterilmiştir.

Abstract:
The increasing daily air traffic density and the necessity to manage this traffic have elevated the importance and usage of Automatic Dependent Surveillance-Broadcast (ADS-B) systems. These systems serve as a surveillance application that broadcasts essential information such as position, track, and ground speed at regular intervals through a broadcast source to any terrestrial or aerial user requiring it. ADS-B, with its two distinct services, ADS-B Out and ADS-B In, is on the path to replace radar systems, managing air traffic worldwide. The messages broadcasted by the ADS-B protocol are neither encrypted nor authenticated. Therefore, these broadcasts can be easily intercepted or spoofed with fake ADS-B messages using a Software Defined Radio (SDR) or similar low-cost devices, leading to potential cyber-attacks. Radio Frequency Fingerprinting (RFF) of signals for classification can produce successful results in preventing such attacks. In this study, ADS-B broadcast sources were classified to identify aircraft. With the assistance of SDR, 3480 real ADS-B signals from 8 different aircraft were recorded. The Power Spectral Density (PSD) feature was utilized to extract the unique fingerprint of these signals. Air vehicles were identified using Support Vector Machines (SVMs) with linear, polynomial, and Radial Basis Function (RBF) kernel functions. The test results were observed across different Signal-to-Noise Ratios (SNRs). At the lowest SNR level (10 dB), the proposed SVM method using the polynomial kernel function achieved a success rate of 92%. This demonstrates that RFF classification can be successful even with a small dataset consisting of real signals at low SNRs.