Stratégie de détection des Falsifications des Positions des Messages AIS Basée sur l'Application du Filtre IMM - Archive ouverte HAL Accéder directement au contenu
Communication Dans Un Congrès Année : 2022

Stratégie de détection des Falsifications des Positions des Messages AIS Basée sur l'Application du Filtre IMM

Résumé

The Automatic Identification System (AIS) enhances safety and control of vessel traffic by allowing vessels to exchange navigational information with each other and with terrestrial control stations. However, because AIS is not secure, the positions sent can be easily falsified. In this paper, we present a strategy that detects position falsifications applying an interactive multiple model filter. The results obtained on real and simulated AIS data show the effectiveness of this strategy for this type of application.
Le système d'identification automatique (AIS) améliore la sécurité et le contrôle du trafic maritime en permettant aux navires d'échanger des informations de navigation entre eux et avec les stations de contrôle terrestre. Cependant, l'AIS n'étant pas sécurisé, les positions envoyées peuvent être facilement falsifiées. Dans cet article, nous présentons une stratégie de détection des falsifications des positions des navires qui applique un filtre à modèles multiples interactifs. Les résultats obtenus sur des données AIS réelles et simulées montrent l'efficacité de cette stratégie pour ce type d'application.
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Gretsi_2022__article____Strat_gie_de_d_tection_des_Falsifications_des_Positions_des_Messages_AIS_Bas_e_sur_l_Application_du_Filtre_IMM.pdf (272.32 Ko) Télécharger le fichier
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Dates et versions

hal-03859377 , version 1 (18-11-2022)

Identifiants

  • HAL Id : hal-03859377 , version 1

Citer

Maelic Louart, Jean-Jacques Szkolnik, Abdel-Ouahab Boudraa, Jean-Christophe Le Lann, Frédéric Le Roy. Stratégie de détection des Falsifications des Positions des Messages AIS Basée sur l'Application du Filtre IMM. Gretsi'22 XXVIIIème Colloque Francophone de Traitement du Signal et des Images, Sep 2022, Nancy, France. ⟨hal-03859377⟩
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