Методика интегральной количественной оценки защищённости навигационной информации беспилотных летательных аппаратов лёгкого класса в условиях деструктивного воздействия

Д. Г. Волошин

Аннотация


Целью исследования является разработка методики количественной оценки защищённости навигационной информации беспилотных летательных аппаратов (БПЛА) лёгкого класса, дающую единый численный показатель и учитывающую ресурсные и эксплуатационные ограничения платформы. Методика опирается на вероятностно-рисковый подход: для каждой пары «угроза – уязвимость» вычисляется риск эксплуатации с учётом вероятности обнаружения угрозы, условной вероятности успешной эксплуатации, эффективности наиболее сильной применимой меры защиты и коэффициента критичности подсистемы; частные риски агрегируются во взвешенный интегральный показатель защищённости, корректируемый адаптивными коэффициентами электромагнитной обстановки, географии и интенсивности атак. Достоверность подтверждена сопоставлением с методикой NIST SP 800-30 и экспертной валидацией. На примере квадрокоптера лёгкого класса массой до 25 кг интегральный показатель защищённости при базовой конфигурации составил 0,329 (низкий уровень) и возрос до 0,894 (высокий уровень) при полном наборе из шести мер защиты. Наибольший вклад в суммарный риск (около 59,6 %) вносит скрытый GPS-спуфинг. Для бюджетного ограничения 40 тыс. руб. найдено оптимальное подмножество мер, обеспечивающее показатель 0,822 при стоимости 35 тыс. руб. Учёт реальных условий эксплуатации снижает эффективную защищённость до 0,48-0,53. Предложенная методика обеспечивает сопоставимую количественную оценку альтернативных конфигураций защиты лёгких БПЛА и применима на этапах проектирования, модернизации и планирования миссии. Практическая значимость состоит в возможности обоснованного выбора набора мер защиты в условиях ограничений по стоимости и энергопотреблению.

Ключевые слова


Беспилотный летательный аппарат; оценка защищённости; интегральный показатель; вероятностный подход; GPS-спуфинг; риск эксплуатации уязвимостей; адаптивные коэффициенты среды; оптимизация мер защиты

Полный текст:

PDF

Литература


Frid A. I., Vulfin A. M., et al. Architecture of the security access system for information on the state of automatic control systems of aircraft // CSIT'2017: Proc.19th Int. Workshop, Baden-Baden, Germany. Vol. 1. 2017. P. 16-19. EDN YMGQPR.

ISO/IEC 27005:2022. Information security, cybersecurity and privacy protection – Guidance on managing information security risks. International Organization for Standardization, 2022.

Kumar N., Chaudhary A. Surveying cybersecurity vulnerabilities and countermeasures for enhancing UAV security // Computer Networks. 2024. Vol. 252. Art. 110695. EDN ERTLIC.

Ma T., Zhang X., Miao Z. Detection of UAV GPS spoofing attacks using a stacked ensemble method // Drones. 2025. Vol. 9, № 1. Art. 2. EDN KTIPPI.

MITRE ATT&CK [Электронный ресурс]. URL: https://attack.mitre.org (дата обращения: 20.04.2026)

NIST Special Publication 800-30 Rev. 1. Guide for conducting risk assessments. National Institute of Standards and Technology, 2012. DOI 10.6028/NIST.SP.800-30r1.

Tsao K.-Y., Girdler T., Vassilakis V. G. A survey of cyber security threats and solutions for UAV communications and flying ad-hoc networks // Ad Hoc Networks. 2022. Vol. 133. Art. 102894. EDN DKUBYC.

Wei X., Sun C., et al. ConstDet: control semantics-based detection for GPS spoofing attacks on UAVs // Remote Sensing. 2022. Vol. 14, № 21. Art. 5587. EDN XGMFUU.

Yu A., Kolotylo I., et al. Electronic warfare cyberattacks, countermeasures and modern defensive strategies of UAV avionics: a survey // arXiv preprint arXiv: 2504.07358. 2024. EDN AKHJLL.

Барановский О. К. Частные показатели эффективности защищённости объектов информационной инфраструктуры от кибератак // Современные средства связи. 2024. Т. 1, № 1. С. 67–71. EDN NIJUDK.

Басан Е. С. Система самодиагностики для обнаружения кибератак на БПЛА на основе анализа изменения параметров: отчёт по проекту РНФ № 21-79-00194. 2021–2023.

Гурчинский М. М., Тебуева Ф. Б. Обнаружение нарушителя агентами роевых робототехнических систем в условиях недетерминированной среды функционирования // СИИТ. 2024. Т. 6, № 3(18). С. 71-82. EDN AUVYOX.

Корчагин П. В., Кириенко А. Б. и др. Подход к комплексной вероятностной оценке защищённости информации от несанкционированного доступа в информационной системе критического назначения // Защита информации. Инсайд. 2023. № 6 (114). С. 14–21. EDN WFYRTU.

Макаренко С. И. Противодействие беспилотным летательным аппаратам. СПб.: Наукоёмкие технологии, 2020. 204 с. EDN YSBRZJ.

Макаренко С. И., Тимошенко А. В., Васильченко А. С. Анализ средств и способов противодействия беспилотным летательным аппаратам. Часть 1. Беспилотный летательный аппарат как объект обнаружения и поражения // Системы управления, связи и безопасности. 2020. № 1. С. 109-146. EDN YIBMFH.

Петренко В. И., Тебуева Ф. Б., Соболева П. А. Метод доверенной оркестрации роботизированных агентов в децентрализованных средах на основе глубокого обучения с подкреплением // СИИТ. 2026. Т. 8, № 1(25). С. 75-87. EDN EMOZKB.

Саитова Г. А., Габдуллина Э. Р. Методика определения проективного покрытия полей на основе дистанционного мониторинга // СИИТ. 2025. Т. 7, № 2(21). С. 48-55. EDN XTKJHQ.

Скрыль С. В., Ицкова А. А., Ушаков К. Е. О возможности совершенствования процедур количественной оценки защищённости информации объектов критической информационной инфраструктуры от угроз несанкционированного доступа // Безопасность информационных технологий. 2024. Т. 31, № 3. С. 94–104. EDN CZFYYR.

Скрыль С. В., Федюнин П. А. и др. Обоснование показателя для оценки управляемости защищённостью информации в автоматизированных системах управления критических приложений от воздействия вредоносного программного обеспечения // Безопасность информационных технологий. 2024. Т. 31, № 2. С. 30–41. EDN JHDZWS.

Трапезников Е. В., Магазев А. А., Касенов А. А. Марковская модель кибератак и ее применение к анализу защищенности информации в автоматизированных системах // МОИТ. 2024. Т. 12, № 2(45). EDN ZEEVLY.

Халилов Р. Д., Муслимов Т. З. Сравнение моделей нейронных сетей для автоматического управления полетом квадрокоптера по заданной траектории // СИИТ. 2025. Т. 7, № 5(24). С. 86-108. EDN AMLCRV.




DOI: https://doi.org/10.54708/SIIT-2026-no3-p91

Ссылки

  • На текущий момент ссылки отсутствуют.


(c) 2026 Д. Г. Волошин