GPS 위성에서 송신되는 신호는 지상에서 수신할 경우 전파 세기가 매우 미약하기 때문에 다양한 전파교란 문제에 취약하다. 특히 사용자를 속이는 기만 공격의 경우 다른 전파 교란 문제보다 더 위협적이지만, 기만 신호가 수신되었을 때 사용자 수신기에서 발생하는 현상에 대한 기본적인 연구가 부족한 상황이다. 본 연구에서는 일정 속도로 움직이는 기만 신호를 가정하고, 기만 신호가 원 신호를 스윕해가는 과정에 대해 상관 함수의 특성에 대해서 분석하고, 수신기가 기만 신호를 tracking하기 위한 최소한의 조건 등을 수식적으로 분석한다. 또한 support vector machine과 같은 머신러닝 기법을 활용하여 사용자 수신기에서의 기만 여부를 판단한다. 일정 속도로 움직이는 기만 신호를 가정했을 때, 수신기에서 기만의 성공여부를 판단하기 위해서는 기만 신호가 원 신호를 완전히 지나갔을 때, 수신기에서 어떤 peak를 tracking하고 있는지에 따라서 결정한다. 하지만 본 연구에서는 주어진 파라미터 (기만 신호의 크기, 속도 및 사용자 수신기의 bandwidth)에 대해서 기만 여부를 판단하고, support vector machine의 학습과정에서 주어진 support vector를 활용하여 기만 여부를 결정하는 그래프를 생성한다.

Keywords: GPS, spoofing, machine learning, support vector machine

Speaker Beomju Shin