Abstract-Drones blir allt populärare för hobbyister och rekreation. Men med denna ökning i popularitet kommer ökad risk för integritet som tekniken gör det enkelt att spionera på människor i annars privata miljöer, såsom en individs hem. En angripare kan flyga en drönare över stängsel och väggar för att observera insidan av ett hus, utan att ha fysisk tillgång. Befintliga system för upptäckt av drönare kräver specialiserad hårdvara och dyra driftsättningsinsatser, vilket gör dem otillgängliga för allmänheten. I detta arbete presenterar vi ett drönare detektionssystem som kräver minimal föregående konfiguration och använder billig kommersiell offthe-shelf (COTS) hårdvara för att upptäcka drönare som utför integritetsintrång attacker. Vi använder en modell av attackstrukturen för att härleda statistiska mått för rörelse och närhet, som sedan appliceras på mottagna kommunikationer mellan en drönare och dess styrenhet. Vi testade vårt system i verkliga världen experiment med två populära konsument drönare modeller som monterar integritet invasion attacker med hjälp av en rad flygmönster. Vi kunde både upptäcka närvaron av en drönare och identifiera vilken fas av integritetsattacken som pågick. Även i vårt värsta fall upptäckte vi en attack innan drönaren var inom 48 meter från målet.
Detta arbete REF upptäcker drönare som utför integritetsintrång attacker med ombord kameror genom att analysera RSSI-signaler.
Wi-Fly?: Detecting Privacy Invasion Attacks by Consumer Drones.
{'venue': 'NDSS', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}