广播式自动相关监视系统数据风险分析与智能检测研究

摘要

广播式自动相关监视（ADS-B）系统是现代航空监视系统的核心，通过实时广播飞机的位置信息和速度数据，显著提升了航空安全、飞行效率和态势感知.然而，ADS-B系统的开放架构也带来了诸多安全隐患，包括窃听、欺骗攻击、拒绝服务攻击、消息修改和信号干扰等问题.本文深入分析了ADS-B系统数据的主要安全风险，并回顾了现有的安全解决方案，包括位置验证、加密技术和基于深度学习的异常检测.针对现有方法的不足，本文提出了一种基于注意力机制、补丁方法和时序异常检测的ADS-B数据异常检测方案，通过整合补丁机制和时间序列分析，提升了系统的检测精度和抗攻击能力.研究结果表明：该方案有效减少误报，显著提高检测精度，为建立更为安全、可靠的空中交通管理系统提供了支持.未来研究将重点关注技术创新和多源数据融合，以应对不断变化的安全威胁.

关键词

广播式自动相关监视 / 航空安全 / 异常检测 / 数据融合