这篇论文研究了针对基于ArduPilot的无人机的控制感知攻击，攻击者通过发送合法格式的MAVLink命令来操纵飞行控制器参数，导致无人机失控甚至坠毁。ArduPilot是一个广泛使用的开源自动驾驶仪软件，支持多种无人机。论文指出，飞行控制器的动态行为对参数变化高度敏感，攻击者可以利用这种敏感性，通过一系列精心构造的MAVLink消息修改关键参数。具体提出了六种攻击方法：修改PID增益、改变扩展卡尔曼滤波器（EKF）估计配置、违反安全假设（如GPS失效保护）等，这些攻击利用多层控制器之间的交互，迫使ArduPilot进入不安全状态。实验在软件在环（SITL）模拟和Pixhawk 2.4.8硬件平台上进行验证。结果表明，短序列的格式良好的MAVLink消息能够显著影响控制器状态，降低姿态稳定性、角速率行为、轨迹跟踪精度和估计器健康度。当多种攻击效果结合时，无人机可能进入不可恢复的不安全状态并最终坠毁。这些发现揭示了ArduPilot在输入参数处理、命令信任和控制器状态验证方面存在安全漏洞，可被利用导致无人机失控。该研究适合无人机安全研究人员、自动驾驶仪开发者以及使用ArduPilot的运营商阅读。

该论文通过实验研究了针对无人机的GPS欺骗与接管攻击。作者在真实的无人机平台上（如ArduPilot和PX4飞控）实施了多种GPS欺骗攻击，包括信号级欺骗（伪造GPS信号）和接收机级攻击（利用GPS接收机的漏洞）。实验结果表明，攻击者能够成功地诱使无人机偏离预定航线，甚至完全接管控制权，导致无人机飞向攻击者指定的位置。论文详细分析了攻击的可行性条件、所需设备（如软件定义无线电SDR）以及不同飞行模式下的影响。此外，作者还探讨了现有防御机制（如GPS信号认证、惯导融合）的局限性，并提出了若干改进建议。该研究为无人机安全领域提供了重要的实证数据，强调了GPS欺骗攻击的现实威胁。

随着无人机群在低空无线网络中的广泛应用（如分布式传感、灵活通信和自主协同），其开放且高度动态的运行环境带来了严重的安全风险，包括GPS欺骗、内部威胁和多跳入侵。这些威胁因机载资源有限、网络拓扑频繁变化以及智能对手的存在而加剧。针对这些问题，本文提出了一种云-边-端协同防御框架。基于该框架，开发了三种互补机制：首先，通过交互式攻防博弈建模设计了一种合作感知方案以抵抗GPS欺骗；其次，开发了一种带有信任评估的行为驱动认证方法来缓解内部威胁；第三，设计了一种多智能体攻击取证框架，以智能追踪多跳攻击在无人机网络中的传播路径。实验结果验证了所提方法的有效性。最后，指出了若干开放研究方向。本文适合无人机网络、空天安全、移动通信领域的研究人员和工程师阅读。