Модель маршрутизації БПЛА з обмеженням на розголошення інформації

Ігор  Дюба; Юлія Ткач

doi:10.25140/2411-5363-2026-2(44)-278-287

Автор(и)

Ігор Дюба Національний університет «Чернігівська політехніка», Україна https://orcid.org/0009-0007-3669-6424
Юлія Ткач Національний університет «Чернігівська політехніка», Україна https://orcid.org/0000-0002-8565-0525

DOI:

https://doi.org/10.25140/2411-5363-2026-2(44)-278-287

Ключові слова:

БПЛА; відкриті канали зв’язку; багаторівневий доступ; система надання повноважень (SNP); траєкторне планування; конфіденційність інформації; оптимізація маршруту

Анотація

У статті розглядається актуальна проблема забезпечення конфіденційності даних при експлуатації БПЛА в умовах бойових дій, де використання відкритих каналів передавання інформації створює високі ризики розголошення координат базування оператора, тактичної обстановки та пріоритетів розвідки. Автором запропоновано перехід від жорстких організаційних обмежень (повний обхід критичних зон) до інтелектуального планування маршруту на основі багаторівневої системи надання повноважень (SNP).

Математична модель SNP базується на відокремленні прав користувача (оператора) від повноважень конкретної задачі, що дозволяє системі автоматично обробляти таємну інформацію про розташування дружніх об’єктів без її безпосередньої візуалізації на терміналі оператора. В основу алгоритму траєкторного планування покладено принцип адаптивного маневрування: БПЛА прокладає маршрут через зону обмеженого доступу, підтримуючи критичну дистанцію D до об'єктів, координати яких оператору невідомі.

Експериментальна перевірка моделі продемонструвала суттєву перевагу над класичними підходами. Результати показали скорочення довжини маршруту та часу виконання місії на 17,78 % порівняно з методом повного обходу критичних областей. Такий підхід не лише забезпечує високу стійкість до витоку даних про розташування стратегічних об'єктів, але й оптимізує енерговитрати БПЛА, що є вирішальним фактором в умовах обмеженого ресурсу. Запропонована модель є перспективною для впровадження в сучасні інтелектуальні системи управління автономними апаратами та засобами радіоелектронної розвідки.

Посилання

Psiaki, M. L., & Humphreys, T. E. (2016). GNSS spoofing and detection. Proceedings of the IEEE, 104(6), 1258–1270. https://doi.org/10.1109/jproc.2016.2526658.

Birnbach, S., Baker, R., & Martinovic, I. (2017). Privacy-preserving drone surveillance. University of Oxford.

Girma, A., & Brown, K. (2024). Security analysis of drone communication methods. In S. Latifi (Ed.), ITNG 2024: 21st International Conference on Information Technology-New Generations (Vol. 1456, Advances in Intelligent Systems and Computing). Springer. https://doi.org/10.1007/978-3-031-56599-1_18.

Nassi, B., et al. (2019). Game of drones: Detecting captured images from an encrypted video stream. In Proceedings of the 2019 ACM SIGSAC Conference on Computer and Commu-nications Security (pp. 1629–1642). https://arxiv.org/pdf/1801.03074.

Pecori, P., et al. (2020). Eavesdropping on UAV Video Links: An Experimental Study. Sensors, 20(19), 5502. https://doi.org/10.3390/s20195502.

Scharnowski, T., Bars, N., Schloegel, M., Gustafson, E., Muench, M., Vigna, G., Kruegel, C., Holz, T., & Abbasi, A. (2022). Fuzzware: Using precise MMIO modeling for effective firm-ware fuzzing. In Proceedings of the USENIX Security Symposium.