基于网络数据流的无人机通信协议逆向研究

发布时间：2020-07-10 00:39

【摘要】：无人机行业快速发展,大量未授权飞行的无人机给公共安全和国家安全带来了挑战。相关部门在制定相关法律法规对其进行监管的同时,有必要使用技术手段对未授权飞行的无人机进行约束。通过对无人机通信协议的逆向分析从而掌握飞控协议格式和语义能够为管控未授权飞行的无人机提供技术支撑。目前针对无人机通信协议逆向存在以下难点:1.在无人机通信过程中产生的二进制通信数据量大且种类多,如何对数据量大且种类多的通信数据进行聚类以及从通信数据中分离出飞控数据是个难点;2.如何从没有任何参考语义的二进制通信协议数据中提取协议格式是个难点;3.由于无人机通信协议属于私有协议没有协议规范,所以验证无人机通信协议逆向的结果是否正确也是个难点。本文针对以上问题,对基于网络数据流的无人机通信协议逆向展开了深入研究,主要工作如下:1.针对无人机通信协议数据聚类问题,本文设计了基于n-gram的特征提取方法和基于信息熵的特征提取方法。本文根据n-gram模型计算多个n值下n-gram分词的信息熵,根据信息熵排序提取特征词;在数据序列向量化上,本文提出了基于TF-IDF与加权词频统计的序列向量化方法;本文将信息熵扩展,提出了一种基于扩展信息熵的数据序列向量化方法;针对飞控数据识别,提出了基于异常流量检测的飞控数据识别方法。2.本文通过设计新的打分函数,改进了双序列比对算法Needleman-Wunsch算法只是计算序列之间编辑距离的缺陷,新的算法能够在不增加算法的时空复杂度的前提下,关注协议的局部相似性特征并且对相似的部分给出更高的得分;通过分析渐进多序列比对算法对噪声异常敏感的缺陷,本文设计了基于位置权重的渐进多序列比对算法,该算法能够消除异常噪声对多序列比对结果的影响。3.本文设计并实现了无人机通信协议逆向原型系统,通过使用本文设计的无人机通信协议逆向原型系统对真实网络环境下的无人机的通信数据进行实验测试,验证了系统在关键特征提取、聚类分析、飞控协议识别以及协议序列比对上的可行性。基于对某型号无人机的协议逆向,本文分析了其通信层和协议层的缺陷-通信层上使用UDP协议传送明文数据,身份鉴别依赖MAC地址和IP地址;协议层上飞控数据序列号空间太小容易被枚举遍历。基于以上的缺陷分析,本文设计了基于身份伪造和指令注入的方案完成了对此无人机的劫持实验,验证了本文协议逆向方案的可行性。
【学位授予单位】：西安电子科技大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2019
【分类号】：V279

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本文编号：2748215