TinyML-Driven Cybersecurity for Autonomous Spacecraft: Latency-Accuracy Analysis for SPARTA RF and Cyber Threat Detection
本文针对自主航天器在轨运行时面临的网络射频(RF)威胁,提出采用TinyML(微型机器学习)技术实现轻量级、低延迟的机载检测。研究以SPARTA攻击模型为基础,覆盖了上行链路干扰、Fake-NR欺骗、有效载荷篡改、地面段入侵以及未授权命令注
共收录 1 条相关情报。
← 返回所有主题本文针对自主航天器在轨运行时面临的网络射频(RF)威胁,提出采用TinyML(微型机器学习)技术实现轻量级、低延迟的机载检测。研究以SPARTA攻击模型为基础,覆盖了上行链路干扰、Fake-NR欺骗、有效载荷篡改、地面段入侵以及未授权命令注