公开(公告)号：CN112104407A

公开(公告)日：2020-12-18

申请号：CN202010931082.7

申请日：2020-09-07

Applicant: 西安电子科技大学

Inventor： 李腾 ,  廖艾 ,  马卓 ,  林杨旭 ,  彭超源 ,  董津玮 ,  钱思炯 ,  沈玉龙 ,  马建峰

IPC: H04B7/185 ,  H04L12/24 ,  H04L29/06

Abstract: 一种基于隐私保护的无人机群通信网络异常检测及溯源方法，包括以下步骤：首先，使用NDlog引导推理过程，得到无人机之间的通信规则，长机根据通信规则和自身飞行记录推断出僚机的预期飞行记录；然后，将谓词记录进行编码，构建以时间戳为根的MHT，从树的叶结点到根迭代计算根节点的散列值；其次，僚机给长机提供相关参数，长机利用相关参数计算根的散列值，并与前面计算出的散列值进行比较；最后，使用控制流图找出异常之间的关系以及事件的执行序列构建故障树，通过故障树找出根本原因。本发明能够在不查看无人机的文本记录或数据的前提下，验证其是否真实服从命令或是否遭受了异常，然后通过学习故障树来追溯导致异常的根本原因。

公开(公告)号：CN112100137A

公开(公告)日：2020-12-18

申请号：CN202010929936.8

申请日：2020-09-07

Applicant: 西安电子科技大学

Inventor： 李腾 ,  廖艾 ,  林杨旭 ,  温子祺 ,  胡佳豪 ,  谢凡 ,  钱思炯 ,  张浩 ,  马卓 ,  沈玉龙 ,  马建峰

IPC: G06F16/17 ,  G06F40/284 ,  G06K9/62

Abstract: 一种基于多日志协同分析的无人机异常检测方法，包括以下步骤：在无人机飞行日志中进行模板抽取，提取不同事件的特征，将无人机飞行日志的文本信息用特征向量的形式进行表示；利用PCA算法对得到的特征向量进行降维操作；使用k‑medoids算法根据最短的欧几里得度量将事件分类到一个已知簇中；识别事件，对事件进行异常检测，判断是否为异常事件，如果不是异常事件则被放回训练数据集，用于学习阶段的训练，而如果是异常事件则继续判断攻击模型是否已知，如果不是将该异常事件定义为一种新的攻击模型，如果是则将该异常事件归为已知攻击模型。本发明能够提高模块抽取的速度、准确性和异常检测的准确性，最终给出异常事件的攻击模型。