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近年来随着无人机行业的快速发展,无人机的应用得到大范围的推广,在航空拍摄、农业灌溉、疫情防控等方面贡献卓越。在无人机得到广泛应用的同时,针对无人机的攻击事件也频繁发生,对人民财产安全、社会发展产生了严重的后果,如果不能将无人机的安全性问题切实有效的解决,必将对无人机的应用和推广产生巨大的影响。为了提高无人机的安全性保障,本文针对无人机的安全性分析和防护方法进行了深入的研究,对无人机关键部分的安全性进行分析与实验验证,旨在提高无人机安全性能保障。主要的研究成果有:(1)对无人机系统的关键部分安全性进行分析和研究。针对无人机面临的主要脆弱性问题,分别对脆弱性产生的原理进行分析,从无人机的无线通信、自定义链路和卫星导航三个方面的安全性问题展开研究,设计漏洞攻击方案,对无人机的脆弱性问题进行实验验证:1)针对无人机的无线网络通信协议,分析无人机所使用的Wi Fi协议存在的问题,对无人机通信所使用的密码、初期身份认证和CTS-RTS信道避让机制存在的脆弱性进行分析,并搭建攻击平台对无人机进行密码破解和断开连接攻击;2)针对无人机的自定义链路提出分析方法,对无人机通信信号进行截获和分析,通过获得的信号的参数提取信号中携带的无人机与地面站通信的二进制数据,并通过实验对大疆无人机精灵3信号进行捕获和分析;3)分析无人机卫星导航的脆弱性,介绍GPS欺骗技术的原理和实现方案,使用软件无线电平台对无人机的GPS导航进行欺骗干扰实验,对大疆无人机进行禁飞区欺骗,验证攻击方案的有效性。(2)提出了基于LSTM-KF模型的无人机抗GPS欺骗的方法。对于现有的GPS防护的措施,需要添加额外的设备,要求的成本高且不适合无人机自身的条件,本章结合无人机独有的特点,提出一种结合深度学习和卡尔曼滤波的无人机抗GPS欺骗的检测方法,该方法通过使用长短期记忆网络从无人机飞行状态中预测得到无人机飞行的动力学模型,并利用卡尔曼滤波结合动力学模型进行动态调整来识别GPS欺骗,从而达到抵御GPS欺骗信号干扰的目的,通过实验结果证明该方法对于识别GPS信号具有更高的准确率和更低的误报率,可有效增强无人机抗GPS欺骗干扰的能力。