Mikro doppler radarlar temelli insan tanımlama sistemlerinde aldatma saldırısı ve önlemleri
Spoofing attack on doppler radar based human classification systems
Yazar: MUHAMMET TALHA BÜYÜKAKKAŞLAR
Danışman: DOÇ. DR. MUHAMMED ALİ AYDIN ; YRD. DOÇ. DR. MEHMET ALİ ERTÜRK
İstanbul Üniversitesi-Cerrahpaşa / Lisansüstü Eğitim Enstitüsü / Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Bilgisayar Mühendisliği Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2024
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control
Dizin: Radar görüntüleri = Radar images ; Radar teknolojileri = Radar technologies

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.

Abstract:
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.