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GPS 신호를 수신하는 단계; 및GPS 수신기의 출력값 차이에 기반하여 학습된 학습 모델을 이용하여 상기 수신된 GPS 신호를 GPS 위성 신호 또는 GPS 기만 신호로 판별하는 단계를 포함하는 GPS 기만 공격 탐지 방법
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제1항에 있어서,상기 GPS 수신기에서 출력하는 위치, 속도와 시간을 포함하는 흩어짐 정도 데이터를 GPS 위성 신호와 GPS 기만 신호 여부를 라벨링하여 수집하는 단계; 및상기 수집된 데이터를 이용하여 상기 학습 모델을 학습하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 GPS 기만 공격 탐지 방법
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제2항에 있어서,상기 수집하는 단계는GPS 위성 신호와 GPS 기만 신호에 대하여, 상기 GPS 수신기의 위치 출력의 흩어짐 정도 데이터를 계산하고, 상기 계산된 흩어짐 정도 데이터를 이용하여 상기 GPS 수신기의 정확도 추정치를 수집하며,상기 학습하는 단계는상기 수집된 정확도 추정치를 이용하여 상기 학습 모델을 학습하는 것을 특징으로 하는 GPS 기만 공격 탐지 방법
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제1항에 있어서,상기 학습 모델은출력 계층이 소프트맥스 계층인 다층 퍼셉트론 모델, 서포트 벡터 머신(SVM; Support Vector Machine) 모델, 디시전트리(decision tree) 모델과 컨볼루션 뉴럴 네트워크(CNN) 모델 중 어느 하나의 기계 학습 모델을 포함하는 것을 특징으로 하는 GPS 기만 공격 탐지 방법
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제1항에 있어서,상기 판별하는 단계는상기 수신된 GPS 신호에 대한 상기 학습 모델의 출력값이 미리 설정된 임계값을 초과하는 경우 GPS 기만 공격으로 탐지하는 것을 특징으로 하는 GPS 기만 공격 탐지 방법
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GPS 신호를 수신하는 단계; 및GPS 기만 신호 생성 장치의 신호 생성 원리의 특성으로 인해 생기는 신호의 차이를 기반으로 학습된 학습 모델을 이용하여 상기 수신된 GPS 신호를 GPS 위성 신호 또는 GPS 기만 신호로 판별하는 단계를 포함하는 GPS 기만 공격 탐지 방법
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제6항에 있어서,GPS 수신기에서 출력하는 위치, 속도와 시간을 포함하는 흩어짐 정도 데이터를 GPS 위성 신호와 GPS 기만 신호 여부를 라벨링하여 수집하는 단계; 및상기 수집된 데이터를 이용하여 상기 학습 모델을 학습하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 GPS 기만 공격 탐지 방법
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GPS 신호를 수신하는 수신부; 및GPS 수신기의 출력값 차이에 기반하여 학습된 학습 모델을 이용하여 상기 수신된 GPS 신호를 GPS 위성 신호 또는 GPS 기만 신호로 판별하는 판별부를 포함하는 GPS 기만 공격 탐지 장치
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제8항에 있어서,상기 GPS 수신기에서 출력하는 위치, 속도와 시간을 포함하는 흩어짐 정도 데이터를 GPS 위성 신호와 GPS 기만 신호 여부를 라벨링하여 수집하고, 상기 수집된 데이터를 이용하여 상기 학습 모델을 학습하는 학습부를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 GPS 기만 공격 탐지 장치
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제9항에 있어서,상기 학습부는GPS 위성 신호와 GPS 기만 신호에 대하여, 상기 GPS 수신기의 위치 출력의 흩어짐 정도 데이터를 계산하고, 상기 계산된 흩어짐 정도 데이터를 이용하여 상기 GPS 수신기의 정확도 추정치를 수집하며, 상기 수집된 정확도 추정치를 이용하여 상기 학습 모델을 학습하는 것을 특징으로 하는 GPS 기만 공격 탐지 장치
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제8항에 있어서,상기 학습 모델은출력 계층이 소프트맥스 계층인 다층 퍼셉트론 모델, 서포트 벡터 머신(SVM; Support Vector Machine) 모델, 디시전트리(decision tree) 모델과 컨볼루션 뉴럴 네트워크(CNN) 모델 중 어느 하나의 기계 학습 모델을 포함하는 것을 특징으로 하는 GPS 기만 공격 탐지 장치
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제8항에 있어서,상기 판별부는상기 수신된 GPS 신호에 대한 상기 학습 모델의 출력값이 미리 설정된 임계값을 초과하는 경우 GPS 기만 공격으로 탐지하는 것을 특징으로 하는 GPS 기만 공격 탐지 장치
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