Temporal and Multimodal Deep Learning for Cyberattack Detection in LEO Satellite Systems
随着低地球轨道(LEO)卫星通信系统在通信、导航与遥感等领域的重要性不断提升,针对复杂动态空间环境的智能网络攻击检测需求日益迫切。与传统的网络入侵检测不同,卫星系统产生的数据具有显著的多源异构特征:既包括射频(RF)链路的信号信息,也涵盖星
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随着新太空时代的发展,近地轨道上由独立实体运营的卫星数量激增,这带来了更丰富的空间服务需求,但也要求安全、近实时的协调。高效的太空资产认证对于下一代任务至关重要。传统依赖地面的公钥基础设施(PKI)存在延迟和操作瓶颈,限制了在动态太空环境中