Determination Working Modes of Unmanned Aerial Vehicles (UAV) over Encrypted Wi-Fi Traffic using Artificial Neural Networks

• Published in: Gazi Üniversitesi Fen Bilimleri Dergisi Vol. 9; no. 3; pp. 562 - 572
• Main Authors: SERTKAYA, Cengiz, COŞKUN, Osman
• Format: Journal Article
• Language: English
• Published: Gazi University 30.09.2021
• Subjects: artificial neural networks; encrypted wi-fi traffic; uav perception
• ISSN: 2147-9526; 2147-9526
• DOI: 10.29109/gujsc.980170

Developing technology has also made the Unmanned Aerial Vehicles (UAV) widespread. While UAVs provide beneficial use in many sectors from engineering solutions to visual arts, they also come up with malicious uses and can even be used as a tool for committing crimes. Although the states are trying to register its use with legislation in order to prevent this problem, the problem has not been completely eliminated. The most important problem we face about UAVs is to be able to percept quickly and effectively for what purpose they are flying over a certain region. Although previous studies in the literature were partially successful in solving this problem, it could not be considered as an effective solution due to high costs and long detection time. In this study, the encrypted wi-fi traffic was tried to be defined by the data packet size analysis method to determine the operating modes of the UAVs. Since the amount of data and data processing speed are the most important factors in the detection of UAVs, processes based on artificial intelligence and machine learning have been applied. Using the feed-forward backpropagation artificial neural network method, the operating modes of the UAVs were determined and a success rate of 99.29% was achieved. Gelişen teknoloji İnsansız Hava Araçları (İHA)’nın kullanımının yaygınlaşmasını sağlamıştır. İHA’lar mühendislik çözümlerinden görsel sanatlara kadar bir çok sektöre faydalı kullanım imkanı sağlarken aynı zamanda kötü amaçlı kullanımlarla da karşımıza çıkmakta, hatta suç işleme aracı olarak da kullanılabilmektedir. Devletler bu sorunun önüne geçebilmek için mevzuatlar ile kullanımını kayıt altına almaya çalışıyor olsa da sorun tamamen ortadan kaldırılabilmiş değildir. İHA’ların belirli bir bölge üzerinde hızlı ve etkin bir şekilde algılanabilmesi ve ne amaçla uçtuğunun tespit edilebilmesi karşımıza çıkan en önemli sorundur. Literatürde daha önce yapılan çalışmalar bu sorunun çözümünde kısmen başarılı olmuş olsa da yüksek maliyetler ve algılama süresi uzunluğu nedeniyle efektif bir çözüm olarak değerlendirilememiştir. Bu çalışmada İHA’ların çalışma modlarının tespiti için şifrelenmiş wi-fi trafiği, veri paketi boyut analizi yöntemiyle tanımlanmaya çalışılmıştır. Eldeki veri miktarı ve veri işleme hızı İHA’ların tespitinde en önemli etken olduğundan yapay zeka ve makine öğrenmesi temelli işlemler uygulanmıştır. İleri beslemeli ve geri yayıyımlı yapay sinir ağları yöntemi kullanılarak İHA’ların çalışma modları tahmin edilmiş ve %99,29 başarı oranı elde edilmiştir.