UAV telemetry datasets

包含无人机遥测数据，涵盖正常操作场景以及多种攻击场景，包括GPS欺骗、Wi-Fi解除认证、fork bomb和APT风格恶意软件模拟、资源耗尽攻击等

Contains unmanned aerial vehicle (UAV) telemetry data, covering both normal operation scenarios and multiple attack scenarios, including GPS spoofing, Wi-Fi deauthentication, fork bomb, APT-style malware simulation, resource exhaustion attacks, and so on.

原始信息汇总

数据集概述

基本信息

• 数据集名称：Drone Security and Navigation Assurance via Autonomic Cybersecurity
• 关联论文：Drone Security and Navigation Assurance via Autonomic Cybersecurity
• 机构：United States Air Force Academy, Johns Hopkins University

数据集内容

• 数据目录：/datasets/
• 数据类型：UAV 遥测数据
• 数据场景：正常与攻击场景

攻击类型

• GPS 欺骗
• Wi-Fi 解除认证
• Fork Bomb 和 APT 风格恶意软件模拟
• 资源耗尽

相关资源

• 模型目录：/models/（预训练的 LSTM 和 mIDS 模型）
• 脚本目录：/scripts/（训练和评估脚本）
• 笔记本目录：/notebooks/（用于复现图表和实验的 Jupyter 笔记本）

系统特点

• 模块化入侵检测系统（mIDS）
• 支持自主网络安全
• 多个子系统特定 IDS（GPS、机载系统、网络）
• 聚合器用于异常融合和子系统归因
• 与单体 LSTM 基线进行比较

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

在无人机安全研究领域，该数据集通过模拟真实飞行环境中的多类攻击场景构建而成。研究人员采集了无人机在正常飞行状态下的遥测数据，并针对GPS欺骗、Wi-Fi解除认证、恶意软件资源耗尽等攻击类型注入异常数据，形成包含标签的时序遥测序列，确保了数据在安全分析中的高保真度。

特点

该数据集突出表现为多维度攻击覆盖与模块化结构设计，囊括了导航、机载资源及网络子系统的异构数据。其时间序列特性支持动态异常检测，且每个攻击样本均带有精确的子系统标注，为研究模块化入侵检测系统提供了粒度细化的评估基础。

使用方法

用户可通过克隆项目仓库并安装依赖环境快速接入数据集，利用预置的Jupyter笔记本复现实验或调用训练脚本进行模型开发。数据集已按攻击类型与子系统分类存储，支持直接加载至LSTM或定制化mIDS模型中，用于异常检测算法的训练与验证。

背景与挑战

背景概述

无人机遥测数据集由美国空军学院和约翰斯·霍普金斯大学的研究团队于近年联合创建，旨在支撑自主网络安全框架下的无人机安全与导航保障研究。该数据集聚焦于无人机子系统在多源攻击场景下的异常检测，涵盖导航、机载资源及网络通信等核心模块的时序遥测数据，为构建模块化入侵检测系统提供关键数据基础。其研究成果显著推动了无人机安全领域的实证分析能力，并为自适应防御机制的开发奠定了重要支撑。

当前挑战

该数据集致力于解决无人机在复杂对抗环境中的多模态攻击检测问题，尤其针对GPS欺骗、Wi-Fi断连攻击及资源耗尽型恶意软件等异构威胁的识别挑战。构建过程中需克服多源传感器时序数据的高频采集与同步难题，同时需在真实飞行环境中模拟高保真攻击场景，确保数据标签的精确性与攻击模式的覆盖度，此外还需平衡正常操作与攻击状态的数据分布以维持模型训练的稳定性。

常用场景

经典使用场景

在无人机安全研究领域，该数据集被广泛用于验证模块化入侵检测系统的效能。研究人员通过分析GPS欺骗、Wi-Fi断连攻击及资源耗尽攻击下的遥测数据，能够精确模拟真实环境中无人机的异常状态，进而评估不同检测算法在子系统层面的敏感性与特异性。

解决学术问题

该数据集有效解决了无人机网络安全中多源异构攻击的检测难题，为学术研究提供了标准化评估基准。通过提供包含正常与攻击场景的时序遥测数据，它支持开发针对导航、机载资源和网络子系统的轻量级检测模型，显著提升了复杂攻击场景下的可解释性与溯源能力。

衍生相关工作

该数据集衍生出多项经典研究，包括基于分层LSTM的异常融合框架、多模态攻击溯源算法，以及轻量级机载IDS硬件实现。相关成果发表于嵌入式安全顶会，并推动了无人机网络安全标准的制定，为后续研究提供了可复现的实验基础。