学者グループは、飛行機の自動従属監視放送型（ADS-B）追跡送信機を独自に識別する方法を発見したと考えているが、航空情報セキュリティの専門家は、この新技術を検証するにはさらなる研究が必要だと述べている。
「無線周波数フィンガープリンティングに基づく現実世界のADS-B信号認識」と題された論文の中で、3人の中国研究者は、機器がどのような識別コードを送信しているかに関係なく、航空機に取り付けられた固有の送信機を識別する方法について説明している。
「等高線恒星画像とディープラーニングに基づく新たなRFF認識方式を提案・設計しました。ADS-B独自の信号捕捉・ラベリング手法を設計し、RTL-SDRで収集した1090MHzベースバンド信号を用いて、合計5機の航空機から信号を収集することで、この手法を検証しました」と研究者らは論文[PDF]に記しています。
これは、軍用機や政府専用機を民間人の無害な交通に見せかけようとする国家にとって問題となる可能性があります。しかしながら、一部の国では、自国の活動に対するオープンソースの監視を防ぐために、より強力なアプローチを採用しています。
新たな航空不安は、古い航空不安と同じ:次世代ACAS Xは、前世代機と同様にスプーフィングに対して脆弱である
続きを読む
ADS-Bは、Flight Radar 24やFlightawareなど、多くの人気航空会社のフライト追跡ウェブサイトを支える技術です。ADS-B送信機は、航空機のGPS位置情報と、登録国の当局が発行する固有の識別子をブロードキャストすることで機能します。重要なのは、認証されていないことです。つまり、誰でも他人になりすましてADS-B信号をブロードキャストできるのです。
異なる固有識別子をブロードキャストすることで、その航空機の身元を偽装し、別の航空機を装うことができます。これは、さまざまな国が軍事作戦の一環として使用しているものです。
中国ハルビン工程大学の研究者、Haoran Zha氏、Qiao Tian氏、Yun Lin氏は、5機の航空機から収集したADS-Bデータに畳み込みニューラルネットワーク（CNN）を適用することで、各航空機のADS-B RF放射を区別・分類することに成功したと報告しています。生の信号は等高線付き星画像に変換され、CNNの学習に利用され、最終的には各航空機固有の指紋をリアルタイムで分類できるようになりました。
RTL-SDR オープンソース無線が研究者が使用した信号をキャプチャし、Alexnet および GoogLeNet CNN を使用してデータを処理しました。
ただし、ここでは少し注意が必要です
オックスフォード大学航空サイバーセキュリティ部門の英国人研究者マット・スミス氏は、今回の研究結果にそれほど驚きはせず、The Register紙に対し、「確かに興味深いアプローチであり、これまでに見たことのないものです。しかし、この手法を適切に評価する前に、いくつか重要な疑問に答える必要があります」と語った。
スミス氏は、サンプルに含まれる航空機の数が少ないことを除けば、5機すべてから収集された500の信号が、飛行機が飛行中に捕捉されたか、あるいは別の場所や距離から捕捉されたことを示す兆候はなかったと述べた。
「異なる受信環境での指紋はどの程度安定するのでしょうか？モードSは混雑しやすいチャンネルとして有名です」と彼は付け加えた。これはADS-Bが信号に使用している技術のRF名称を指している。
スミス氏は次のように結論付けました。「このアプローチは確かに新しいものですが、その有効性を理解するには、より大規模なデータセットを用いたさらなる分析が必要です。また、現実的なモードSパケットレートでこのシステムのパフォーマンスを調査することも重要です。」
今のところは失敗に終わるかもしれないが、もしこの技術が拡張され、ほぼリアルタイムで動作することが検証されれば、航空機を他の航空機にカモフラージュしたいと考えている国家やその他の組織にとってさらなる頭痛の種となる可能性がある。®
