Drone delivery is an emerging service that gains growing attention. Authentication is critical to ensure a package is picked up by a legitimate drone (rather than a malicious one) and delivered to the correct receiver (rather than an attacker). As delivery drones are expensive and may carry important packages, a drone should stay away from users until the authentication succeeds. Thus, authentication approaches that require physical contact of drones cannot be applied. Bluetooth can indicate proximity without physical contact but is vulnerable to radio relay attacks. Our work leverages drone noises for authentication. While using sounds for authentication is highly usable, how to handle various attacks that manipulate sounds is an unresolved challenge. It is also unclear whether such a system is robust under various environmental sounds. We address these challenges by exploiting unique characteristics of drone noises. We thereby build an authentication system that does not rely on any sound fingerprints, keeps resilient to attacks, and is robust under environmental sounds. An extensive evaluation demonstrates its security and usability.


翻译:无人机的交付是一种新兴服务,它日益引起人们的注意。 验证对于确保一个包件由合法的无人机(而不是恶意无人机)接收并交付给正确的接收者(而不是攻击者)至关重要。 无人机的交付费用昂贵,而且可能携带重要的包件。 无人机应远离用户,直到认证成功为止。 因此,不能使用要求无人机实际接触的认证方法。 蓝牙可以表明接近,没有身体接触,但很容易受到无线电中继攻击。 我们的工作利用无人机的噪音进行认证。 虽然使用声音进行认证非常有用,但如何应对操纵声音的各种袭击却是一个尚未解决的挑战。 我们还不清楚这种系统在各种环境声音下是否健全。 我们通过利用无人机噪音的独特特征应对这些挑战。 因此,我们建立了一个不依赖任何健全的指纹的认证系统,保持对攻击的耐受力,并在环境声音下保持稳健。 广泛的评估显示了该系统的安全性和可用性。

0
下载
关闭预览

相关内容

【2022新书】高效深度学习,Efficient Deep Learning Book
专知会员服务
115+阅读 · 2022年4月21日
Linux导论,Introduction to Linux,96页ppt
专知会员服务
76+阅读 · 2020年7月26日
100+篇《自监督学习(Self-Supervised Learning)》论文最新合集
专知会员服务
161+阅读 · 2020年3月18日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
168+阅读 · 2019年10月11日
[综述]深度学习下的场景文本检测与识别
专知会员服务
77+阅读 · 2019年10月10日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
39+阅读 · 2019年10月9日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
23+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月18日
深度自进化聚类:Deep Self-Evolution Clustering
我爱读PAMI
14+阅读 · 2019年4月13日
IEEE | DSC 2019诚邀稿件 (EI检索)
Call4Papers
10+阅读 · 2019年2月25日
逆强化学习-学习人先验的动机
CreateAMind
15+阅读 · 2019年1月18日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
41+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
【论文】图上的表示学习综述
机器学习研究会
12+阅读 · 2017年9月24日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
On Feature Normalization and Data Augmentation
Arxiv
14+阅读 · 2020年2月25日
VIP会员
相关VIP内容
【2022新书】高效深度学习,Efficient Deep Learning Book
专知会员服务
115+阅读 · 2022年4月21日
Linux导论,Introduction to Linux,96页ppt
专知会员服务
76+阅读 · 2020年7月26日
100+篇《自监督学习(Self-Supervised Learning)》论文最新合集
专知会员服务
161+阅读 · 2020年3月18日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
168+阅读 · 2019年10月11日
[综述]深度学习下的场景文本检测与识别
专知会员服务
77+阅读 · 2019年10月10日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
39+阅读 · 2019年10月9日
相关资讯
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
23+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月18日
深度自进化聚类:Deep Self-Evolution Clustering
我爱读PAMI
14+阅读 · 2019年4月13日
IEEE | DSC 2019诚邀稿件 (EI检索)
Call4Papers
10+阅读 · 2019年2月25日
逆强化学习-学习人先验的动机
CreateAMind
15+阅读 · 2019年1月18日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
41+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
【论文】图上的表示学习综述
机器学习研究会
12+阅读 · 2017年9月24日
相关基金
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员