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本研究開展了兩個與無人機自組織網絡的通信和安全挑戰有關的項目，目標是處理這些網絡的高度動態特性。首先，提出了無人機自組織網絡中的路由機制，該機制除了考慮傳統的距離度量外，還考慮了鏈路壽命和負載平衡，從而開發出一種路由框架，在考慮智能體未來位置的情況下找到最優路徑。然后，研究了大規模自組織無人機網絡中的一個關鍵挑戰，即開發分布式安全解決方案，并開發了一種密鑰預分配機制。因此，將在單獨的章節中介紹每個項目。

本文比較了幾種神經網絡架構，以逼近一些基本一維偏微分方程的解和求解算子。具體來說，研究了在物理信息機器學習中，殘差層是否比全連接層更有優勢，發現兩者在所考慮的問題上表現類似。還將流行的 DeepONet 和傅立葉神經算子方法與算子學習方法進行了比較，發現雖然兩者在線性問題上的精確度相當，但后者在存在簡單非線性的情況下能生成更精確的模型。

在過去的十年中，無人駕駛飛行器（UAV）的使用領域完全爆炸式增長。如今，它們被用于執行監視任務和檢查人們難以到達的地方。為了提高執行這類任務的效率和穩健性，可以使用合作無人機群。然而，這對使用哪些解決方案來定位和導航智能體提出了新的要求。本論文研究、實施和評估了無人機群相對定位和繪圖的解決方案。

報告研究并介紹了通過使用擴展卡爾曼濾波器（EKF）融合智能體之間的速度數據和成對距離測量來估計相對位置的系統。在現有估計相對位置方法的基礎上開發了一種濾波器，并對其進行了修改，以包括星座中所有可用的成對距離，從而使定位精度提高了 47%。此外，還開發了一種多維縮放（MDS）初始化程序，能夠非常準確地確定蜂群內的初始相對位置，幫助 EKF 幾乎瞬間收斂。此外，還開發并測試了另一種使用 MDS 坐標估計值作為輸入的 EKF。

無人機配備了測距探測器，可測量四個方向與墻壁的距離。距離數據被插入一個網格，將環境離散化。在繪制環境地圖時，采用了一種方法來考慮無人機位置的不確定性，從而改進了結果。對蜂群繪制地圖的兩種方法進行了測試，結果表明它們適用于不同的設置。如果蜂群中的無人機具有共同的坐標系，無人機就會更新相同的網格并繪制地圖。如果無人機的坐標系不同，則分別創建地圖，然后合并。一般來說，協作構建地圖的方法性能更好，而且不需要復雜的地圖合并解決方案。要合并地圖，需要一個成本函數來衡量地圖的匹配程度。我們對三種不同的成本函數進行了比較和評估。使用已知的全局位置和相對姿態估計值，對探索環境的蜂群的映射器進行評估。

事實證明，在將相對姿態估計值輸入繪圖系統時，利用已有的定位濾波器所實現的精度足以生成分辨率為十厘米的地圖。在模擬環境中可以實現更高的制圖分辨率，但需要更多的計算時間，因此沒有進行測試。

本文介紹了一個案例研究，說明為汽車減震器開發可靠、穩健、準確的數字孿生系統所面臨的挑戰。具體來說，該數字孿生系統的作用是估計儲氣室中當前的氣體壓力，并將其與預期壓力進行比較。研究定量證明，傳感器和算法的設計選擇對系統的準確性有重大影響，而這種影響與數字孿生系統的硬件成本不成正比。經評估的傳感器套件成本很高，總成本從 297 澳元到 4292 澳元不等，成本相差 14 倍。研究表明，使用龐大而昂貴的傳感器套件并不一定會相應地提高系統的精確度。數字孿生結構中使用的算法和傳感器對系統精度有顯著影響，RMSE 從 3.83 Bar 到 0.85 Bar 不等，精度相差四倍。數字孿生方法在精確度方面有顯著優勢，僅使用最精確傳感器的方法的有效誤差值為 2.27，而全數字孿生方法的有效誤差值為 0.84。成本最低的系統最大限度地利用了貝葉斯方法和物理建模，產生的估計值僅次于最精確的系統，均方根誤差為 1.4 Bar，是最精確系統的 165%，這對任務仍然有效，但成本僅為后者的 7%。這表明，通過利用混合架構中的算法開發，可以顯著提高性能，并大大減少數據集的大小和神經網絡組件的訓練時間。

圖 1：測功機測試裝置和儀器圖 注：圖片中的減震器并非測試設備。

近年來，反無人機系統（CUAS）在應對無人機系統（UAS）帶來的各種威脅方面的技術能力急劇增長。有必要通過開發系統的 CUAS 方法來利用 CUAS 技術。在本研究中，文獻綜述探討了 (1) 當前的無人機系統技術和應用；以及 (2) CUAS 的能力及其有效性分析。利用這些信息，通過基于模型的系統工程（MBSE）工具（ExtendSim）對假設的作戰環境進行測試，以評估幾種假設的 SoS CUAS 配置的有效性。開發了一種方法來分析 SoS CUAS 任務成功的不同因素及其影響，并將其用于權衡分析。從在 MBSE 工具中進行的每個 SoS CUAS 仿真中，可以得出進一步迭代和改進 SoS CUAS 配置的見解，從而在對 SoS CUAS 成本進行定性分析的基礎上優化參數。這項研究的成果是一個完善的模型和方法，今后可用于代表實際運行環境，以進行進一步分析。這項研究表明，將各種不同的 CUAS 平臺集成到一個 SoS CUAS 中，以應對無人機系統所構成的復雜威脅，是大有可為的。

本研究探討了對反無人駕駛航空系統（CUAS）系統（SoS）的需求，以應對無人駕駛航空系統（UAS）對國家經濟、安保和安全造成的日益嚴重的威脅。近年來，無人機系統的使用激增，導致 CUAS 行業迅速發展，并開發出了應對特定威脅的解決方案。然而，隨著 CUAS 技術的成熟，現在需要將這些單獨的 CUAS 工作整合到一個同步統一的 SoS 中，以更好地防御無人機系統的威脅。

文獻綜述包括對無人機系統和 CUAS 能力的研究，為本研究提供了清晰的信息。通過了解 (1) 群組分類；(2) 有效載荷能力；(3) 通信能力；以及 (4) 所采用的戰術，對無人機系統的類型和威脅情景進行了研究。通過了解 (1) 處理鏈；(2) 市場上可用的傳感器；(3) 指揮與控制 (C2) 能力；以及 (4) 緩解技術，可以使用 CUAS。以文獻綜述中形成的認識為基礎，提出了進一步分析 SoS CUAS 的方法和模型。

建議的方法使用基于模型的系統工程（MBSE）工具 ExtendSim 來模擬無人機系統飛入 SoS CUAS 作戰區時的作戰環境。該模型基于攻擊型無人機系統的特點，通過一套傳感器和射手來觀察場景的最終結果。作為名義基線模型的首次迭代，根據公開文獻假定了許多未知條件，同時控制了初始參數，以觀察這些參數值如何影響情景結果。在軍事背景下，攔截敵方無人機系統成功的置信度為 95%，失敗的可能性為 5%，這是一個保守的閾值。根據基線模型模擬了三種情景，得出測試結果，然后對結果進行進一步分析。

通過對結果的分析，得出進一步改進模型的見解。基于初始條件和假設，得出的經驗教訓有 (1) 指定 SoS CUAS 的置信度有助于確定后續模擬的范圍和錨點；(2) 在指定目標下，過多的資源投入（如更多的傳感器-射手組）不會產生最具成本效益的組合；(3) 在指定目標下，改變傳感器和射手參數有助于優化整個系統，為完善模型提供整體方法。通過在 Excel 中復制模型，對 MBSE 模型進行了驗證，并在第二次迭代中對模型進行了優化，從而進一步改進了模型。

這項研究表明，使用 ExtendSim 模型（如作為本研究一部分開發的模型）將單個 CUAS 集成和優化為一個統一的 SoS 具有很大的潛力。隨著無人機系統威脅的不斷發展，發展當前的 CUAS 能力并跟上新出現的無人機系統威脅是至關重要的。未來可擴展本研究的工作包括 (1) 改變無人機系統及其使用的參數，以模擬動態威脅場景；(2) 改變 CUAS 規格，以模擬當今和未來多種系統的不同能力；(3) 建立一個 C2 系統模型，同步 SoS CUAS 中各種傳感器和射手系統的所有鏈接，以便在統一戰線中有效、高效地消除無人機系統的威脅。

本博士論文詳細分析了提高網絡防御態勢感知所需的決策要素，特別強調了網絡安全運營中心（SOC）分析人員的感知和理解。提出了基于數據流網絡流取證（NF3）的兩種不同架構。第一種架構使用集合機器學習技術，第二種則是算法復雜度更高的機器學習變體（λ-NF3），可提供更強大的防御框架來抵御對抗性攻擊。這兩項建議都旨在有效地自動檢測惡意軟件并進行后續的事件管理，在接近所謂的下一代認知計算 SOC（NGC2SOC）方面取得了令人滿意的結果。為保護組織的計算機網絡而進行的事件監督和監測必須輔以可視化技術。在這種情況下，本論文基于任務導向的指標和程序，使用基于模糊邏輯的專家系統，對三維圖片進行了表述。確切地說，在實施網絡防御解決方案時，考慮到一個組織的使命、資源和任務的相關性，以做出更明智的決策，最新技術證明存在嚴重缺陷。這項研究工作最終為改進網絡防御決策提供了兩個關鍵領域：一個是用于評估解決方案參數的可靠、完整的驗證和確認框架，另一個是根據網絡殺傷鏈和 MITRE ATT & CK 標準開發的合成數據集，該數據集可統一參考網絡攻擊的各個階段。

圖1所示。研究活動的周界及其演變順時針方向。

論文目標

本博士論文的研究目標如下： 1.了解和分析網絡防御態勢感知及其研究挑戰； 2.開展研究活動，將計算和數據處理與網絡決策系統的操作方面（業務需求）聯系起來； 3.找出不足之處，闡明未來的研究方向；

上述目標促成了以下研究任務：

• 通過對文獻和研究進展進行深入分析，了解態勢感知的基礎，包括其在網絡空間中的應用；
• 研究針對網絡空間安全的國際倡議；
• 研究和分析人的因素和人的系統整合（HSI）概念；
• 研究網絡防御可視化工具；
• 制定衡量標準，并將模糊邏輯應用于任務規劃和執行的近似推理機制；
• 開展機器學習（ML）算法研究；
• 研究機器學習（ML）算法的適用性，將支持識別 SOC 中網絡威脅的流程自動化；
• 研究如何通過建模和模擬創建合成數據集；
• 設計用于驗證和核實 CySA 及其相應定義的全面技術，以指導實驗；
• 研究智能網絡防御代理，將其作為未來研究的一個突出領域；

受赭石藻啟發的微電子機械系統（MEMS）傳感器可按一定配置排列，以探測入射聲波的到達方向（DoA）。先前的研究結果表明，可以確定方位角 360 度范圍內的明確到達方向。迄今為止，一直使用實驗室儀器進行模擬讀數。本研究的目標是開發、構建和測試一種電路配置，包括 MEMS 傳感器的外殼和電源，以及設計一種圖形用戶界面（GUI），以便從傳感器陣列中讀取 DoA，并利用 GPS 定位數據對多旋翼小型無人機的位置進行三角測量。測試場使用兩個節點的配置來探測小型旋翼無人機。操作場景顯示在地圖上。這種新配置可以探測到來自任何可探測來源的聲音，并提供聲音來源的坐標。

對手的聲學傳感器會給試圖在不被發現的情況下行動的美國海軍潛艇帶來問題。解決這一威脅的潛在方法之一是使用主動噪聲消除來掩蓋潛艇噪聲。本論文通過數值求解偏微分方程約束優化問題，計算信號在模擬的二維海洋環境中傳播時，給定源信號的掩蔽信號，從而研究這一想法的可行性。我們研究了信號源的位置和類型對消除強度的影響。特別是，我們表明，只要知道聲源的位置和聲譜，就有可能有效地消除特定區域內聲源發出的聲音，例如聲學傳感器附近的區域。

受自然界中蜂群的啟發，蜂群機器人技術已被開發出來，用于執行各種具有挑戰性的任務，如環境監測、災難恢復、物流，甚至軍事行動。盡管蜂群對社會有重大的潛在影響，但對針對蜂群機器人技術的對抗性情景的關注相對較少。

在本文中，我們探索了一種系統化的方法，以找到對手可以利用的蜂群機器人算法的邏輯缺陷。具體來說，我們為蜂群算法開發了一個自動測試系統，蜂群缺陷探測器（SWARMFLAWFINDER）。我們確定并克服了在理解和推理蜂群算法執行方面的各種挑戰。特別是，我們提出了一個新的機器人行為抽象，我們稱之為因果貢獻度（DCC），基于反事實的因果關系的想法。然后，我們建立了一個名為SWARMFLAWFINDER的反饋指導的灰盒模糊測試系統，利用DCC作為反饋指標。我們用四個進行導航、搜索和救援任務的蜂群算法來評估SWARMFLAWFINDER。SWARMFLAWFINDER在蜂群算法中發現了42個邏輯缺陷（并且所有這些缺陷都得到了開發者的承認）。我們對這些缺陷的分析表明，蜂群算法存在關鍵的邏輯錯誤/漏洞，或者存在不完整的實現，可以被對手利用。

本論文探討了區塊鏈與互聯網協議第六版（IPv6）數據包信息的使用，以支持與無人駕駛飛行器（UAVs）智能蜂群的安全、高性能和可擴展的通信。在這篇論文中，我們研究了三種情況下的加密數據包的交換，即點對點、點對多和多對點。我們模擬了每個場景下的蜂群行為，并在模擬運行中改變了蜂群中無人機的數量。基于仿真的結果顯示，對于點對點場景和多對多場景，即使在多對多場景中，交互節點的數量增加，延遲也沒有明顯增加。相反，在點對多的情況下，延遲會增加。需要進行更多的研究來評估本論文中提出的區塊鏈-IPv6方法的安全性和可擴展性。

圖. 使用區塊鏈技術的無人機群智能中的塊生成概念

引言

越來越多的無人機被用于軍事目的，再加上自動化方面的進步，如為無人駕駛飛行器（UAV）配備不同程度的自主權和群集智能，使得這些飛行器成為敵對勢力的誘人目標。為了獲得競爭優勢，對手將試圖找到無人機的飛行控制器、接收器或發射器的可利用的物理和網絡漏洞，然后應用動能、網絡或某種動能和網絡攻擊機制的組合來操縱無人機的行為，例如使無人機墜毀或泄露敏感數據。

攻擊軍用無人機的一個途徑是操縱無人機使用的通信機制，無論是無人機與無人機之間的通信還是無人機與人類操作員之間的通信。例如，對手可以修改或阻止無人機群之間的數據交換，以降低無人機群的行動效率。重要的是，為軍事單位提供的無人機已經過動能和網絡脆弱性評估，與這些脆弱性相關的風險在無人機的操作使用之前就已經得到緩解，并且在無人機的使用壽命內對無人機系統進行修改時，也要進行風險評估和緩解。

安全風險管理也要在一個框架中進行規范，美國國家標準與技術研究所（NIST）就是這樣做的，它發布了一個風險管理框架。多種技術可用于實施降低安全風險的措施。例如，Vikas Hassija和Vinay Chamola[1]斷言。"當務之急是保持無人機和其他用戶之間交易的安全性、成本效益和隱私保護。區塊鏈技術是一個非常有前途的解決方案，可用于部署實時無人機應用"。

A. 問題陳述

科學技術的創新和進步之間存在著一種共生關系。諸如自動駕駛汽車、自主無人駕駛飛行器（UAV）和智能家用電器等能力，一度被認為是科幻小說的范疇，或者在技術上太難實現，現在已經很普遍了。

無人機的概念最早出現在1783年，當時約瑟夫-米歇爾和他的伙伴雅克-艾蒂安-蒙戈爾費埃公開展示了一種當時可以說是無人機或無人駕駛飛機的交通工具[2]，其形式是1849年在法國一個叫安諾奈的地方的熱氣球，在那次戰爭中，由奧地利中尉弗朗茨-馮-烏沙提斯創造的氣球炸彈被用來攻擊威尼斯市。雖然這次攻擊只造成了輕微的損失，但它可以被稱為成功，因為兩天后威尼斯就投降了[3]。尼古拉斯-特斯拉在1898年獲得了遙控（RC）的專利，大約20年后，一家名為拉斯頓-普羅克特空中目標的公司在特斯拉之前獲得專利的遙控技術基礎上發明了第一架無翼飛機[4]。

從那時起，無人機技術和它的應用已經穩步增長。它們已被用于科學研究，如收集有關火山活動的數據，在這些地方使用駕駛飛機會太危險或太昂貴。在20世紀90年代，亞伯拉罕-卡雷姆推出了 "捕食者"，這是一種配備了攝像頭和其他傳感器的無人機，用于監視。國防界為 "捕食者 "配備了武器裝備，包括導彈[5]。掠奪者本身已被用于一些沖突，如在阿富汗、巴基斯坦、波斯尼亞、前南斯拉夫、伊拉克、也門、利比亞、敘利亞和索馬里的沖突[6]。在2022年，它們也被烏克蘭和俄羅斯武裝部隊廣泛用于戰斗。

無人機技術的一個重大進步是應用了蜂群智能，一群無人機模仿大量同質動物的智能行為，如蟻群、鳥群和蜜蜂群。蜂群通過蜂群成員之間的協調表現出集體行為。蜂群的行為可以被編碼為算法，而這些算法又可以通過軟件實現，在計算機上執行，比如無人機中使用的嵌入式計算機[7]。蜂群行為甚至被用來進行基于無人機的燈光表演，例如在2020年東京奧運會的開幕式上。

在蜂群中，蜂后是控制器，同樣地，在蜂群智能無人機中，系統中有一個控制中心，典型的控制器名為地面控制站（GCS）。無人機的工作方式很直接，這涉及到無人機和GCS之間的數據交換，然后GCS可以連接到衛星，或者衛星可以直接連接到無人機，一切都在實時發生。圖1說明了無人機和其基礎設施的一種通信方式。至少，通信需要是低延遲和安全的[8]。

有兩種技術可以在GCS和無人機之間進行通信。第一種技術是基于蜂群基礎設施的GCS，第二種是飛行Ad-Hoc網絡（FANET）。基于蜂群基礎設施的GCS本身有一個GCS，用于集中式通信。所有的無人機群都將與GCS進行通信，以便群組能夠運作。然而，這種技術的一個缺點是，它依賴于GCS的可用性和正確運作。如果GCS受到干擾，整個無人機群也會受到干擾。相比之下，FANET使用一個發射器向某個無人機發送命令，然后該無人機將這些命令轉發給第二個無人機。然后這些命令將以串行或并發的方式分發給其他無人機。所有的無人機將進行通信，并擁有發射器給出的命令列表，這樣，如果這個發射器發生故障，所有的無人機仍然可以執行命令，因為每個無人機都有一個有效的命令列表。最后，通過使用這種FANET技術，每個無人機將具有冗余性，而不完全依賴通信基礎設施。然而，這種技術也有缺點。例如，一個入侵者或一個未知的無人機可以進入并破壞無人機群。再比如，無人機群的授權成員無法檢測到，所以入侵者（即未經授權的參與者）的無人機，從而可以獲得將由授權無人機執行的命令列表[9]。

為了克服入侵者無人機的問題，也許可以應用區塊鏈來防止未經授權的無人機使用無人機群命令來獲取列表。區塊鏈本身已被廣泛用于金融領域，目的是在每筆交易的驗證過程中消除第三方。

在區塊鏈中，當數據被分發時，將很難被黑客攻擊并獲得完整的數據，因為它是由一個使用加密手段的網絡驗證的。每個區塊由前一個區塊的哈希值，驗證哈希值的隨機數，或稱nonce，以及時間戳組成。完整性的保證是由區塊鏈為第一個區塊的形成提供的，這個區塊是由一個經過驗證的交易形成的結果，稱為創世區塊。由于哈希值是不可預測的或唯一的，欺詐或復制行為將被發現。每個經過驗證的區塊都有其哈希值，對該區塊的任何改變都會對其他區塊產生影響。如果所有或大多數節點給予許可或同意，該區塊就會被添加到鏈上，因為共識機制安排交易的有效性在某個區塊的有效性。

區塊鏈上的這種共識機制可以通過三種方式進行，那就是工作證明、股權證明和投票，實用拜占庭容錯。在加密貨幣的世界里，工作證明被用于采礦。它的工作原理是在每個節點上進行數學方程的計算，然后每個首先完成計算的節點將有權將最新的區塊輸入區塊鏈。使用權益證明，只有合法的節點可以進行計算以達成共識。另一方面，實用拜占庭容錯是基于投票的，要求至少有三分之一的授權節點是拜占庭的。

認證過程是通過生成具有偽隨機函數的一次性密碼（OTP）來進行的。無人機在區塊鏈中注冊，每架無人機根據存儲在區塊鏈節點中的關系，確定它能夠認證的最近的無人機。認證請求從無人機發送至相關的無人機，后者在區塊鏈中觀察并檢查該無人機是否有關系，并能對其進行認證。這個方案能夠挫敗外部惡意無人機的攻擊或第三方攻擊，即使對手知道第一個令牌。

B. 方法

在本論文中，我們研究了使用IPv6（互聯網協議版本6）在無人機之間進行通信的方式。與IPv4（互聯網協議版本4）相比，IPv6有很多優點，即速度更快，更有效，因為它的路由表比IPv4少，所以路由過程將更有組織和有效，而且更安全，因為它配備了交換數據的加密功能。帶寬更有效，因為IPv6支持組播。配置更容易，因為它自動運行。總的來說，IPv6更適合無人機等移動設備，因為不需要通過網絡地址表（NAT），因此延遲低。IPv6將使用區塊鏈與權益證明共識相結合。

與加密貨幣一樣，區塊鏈上的每個節點都必須進行支付。在這項研究中，支付被替換成OTP。每個節點產生相同或同步的OTP。區塊鏈和OTP在這里的使用是為了檢測未經授權的無人機，并防止他們讀取或更新無人機群使用的命令列表。此外，我們探索了區塊鏈、智能合約共識（SCC）和分布式賬本技術在蜂群通信方面的能力。此外，還根據提出的無人機群智能通信架構的概念進行了模擬。

C. 范圍

本論文的范圍僅限于探索區塊鏈技術和OTP的聯合使用，這兩種技術在IPv6數據包中都有填充。

D. 研究結果總結

在進行了模擬物理無人機在點對點、點對多、多對點場景下的運行，并使用1-10000次迭代或交易的實驗后，得到了各場景的延遲比較結果。從這些結果可以得出結論，對于點對點方案和多對多方案，即使在多對多方案中，交互節點的數量增加，延遲也沒有顯著增加。而在點對多的情況下，一個節點以廣播信息的形式同時向幾個節點進行交易，這導致了延遲的增加。第四章和第五章解釋了仿真結果和這些結論的總結。此外，第五章還討論了與本論文中的事項有關的未來工作的可能性和建議。

E. 論文組織

第二章介紹了無人機群智能通信區塊鏈功能的背景，并利用它作為無人機群智能的通信手段。它還對IPv6結構格式進行了概述。第三章討論了基于IPv6區塊鏈的通信數據傳輸的分析。具體而言，分析了IPv6區塊鏈數據包的場景、保密性、完整性和可用性。第四章闡述了IPv6區塊鏈在無人機蜂群智能中實現的可能性和挑戰的研究成果。第五章提供了結論和對未來研究的建議。