Fly Catcher, 1090MHz frekansındaki kötü amaçlı ADS-B sinyallerini izleyerek uçak sahtekarlığını tespit edebilen açık kaynaklı bir cihazdır.
Fly Catcher’ın geliştiricisi Angelina Tsuboi hevesli bir pilot, siber güvenlik araştırmacısı ve tamircidir. Havacılık radar sistemlerindeki önemli bir sorunu çözmek için bu üç farklı ilgi alanını birleştiren bir projeye girişmeye kararlıydı.
Başlangıçta temel uçak tespit ve takibi için kullanılan ADS-B sisteminin ilgisini çeken Tsuboi, bu sistemin siber güvenlik yönlerini daha fazla inceledi. Şaşırtıcı bir şekilde, güvenlik önlemlerinin eksik olduğunu keşfetti. ADS-B’nin pilotlar ve yer kontrolü tarafından yaygın şekilde kullanıldığının farkına varan geliştirici, bu güvenlik açığı hakkında farkındalığı artırmak ve bir çözüm oluşturmak için yapımcı becerilerini kullanmaya motive oldu. Ellerinde yedek bir Raspberry Pi, bir SDR ve 1090 MHz antenle, bu güvenlik endişelerini gidermeyi amaçlayan bir cihaz olan Fly Catcher’ı geliştirmeye başladılar.
“Bu proje boyunca, sahte bir uçak için hangi yapay zeka modelinin tespit edileceğini bulmanın büyük ölçüde duruma bağlı olduğunu fark ettim. Örneğin, Neura Network’ün bariz “senaryolu çocuk” uçakları tespit etmek için en uygun model olduğunu öğrendim. Ancak daha fazla gizli kimlik sahtekarlığı vakasını sınıflandırmak için modelin optimize edilmesine yönelik daha fazla araştırma yapılması gerekiyordu. Tsuboi Help Net Security’ye, çeşitli optimizasyonlarla uğraştıktan sonra, uçağın ADS-B Out vericisinin sinyal gücünü analiz ederek sahte uçakları sınıflandırmayı içeren RSSI Parmak İzi’nin en doğru yöntem olduğunu keşfettim.
Sinek Yakalayıcı özellikleri
“Fly Catcher, Raspberry Pi ve FlightAware SDR platformu gibi kapsamlı belgelere sahip, uygun fiyatlı bileşenlerden yararlanarak montajı çok daha ucuz hale getirdiği için diğer sahtecilik tespit muadillerine karşı öne çıkıyor. Üstelik Fly Cather’ın arkasındaki tasarım ve araştırma tamamen açık kaynaktır ve tüm materyallere sahip olan herkes cihazı yapabilir. Tsuboi, “Diğer sahtecilik tespit cihazları genellikle halkın erişimine açık değil, çok pahalı ve kapsamlı belgelere sahip değil; bu da havacılık ve siber güvenliğin kesişimini keşfetmekle ilgilenen kişiler için giriş engeli oluşturuyor” diye açıkladı.
Özelliklerin listesi:
- Sahte ADS-B mesajlarını algılama
- 1090 MHz frekansındaki mesajların günlüğe kaydedilmesi
- ADS-B mesajlarını haritalama ve görselleştirme
- Taşınabilir Raspberry-Pi tabanlı bir cihaz
- Doğru bir sinir ağı sınıflandırıcısı
- Küçük form faktörlü 3D yazdırılabilir kasa
- FlightAware SDR’yle uyumlu
Gelecek planları
Projenin uzun vadeli beklentilerini göz önünde bulunduran geliştirici, sahtekarlıkları tespit etmedeki doğruluğunu artırmak için cihazın temel işlevlerini geliştirmeyi amaçlıyor.
Şu anda, geliştiricinin gerçek sahte sinyallere sınırlı erişimi nedeniyle cihazın eğitimi, fabrikasyon verilere dayanmaktadır. Tsuboi, gerçek dünyadaki durumlardan otantik sahte ADS-B verileri elde etmek için havacılık sektöründeki sinyal istihbaratı uzmanlarıyla işbirliği yapmaya istekli. Bu, cihaza güç veren yapay zeka modelini önemli ölçüde iyileştirecektir. Ek olarak geliştirici, modelin doğruluğunu iyileştirmek için RNN’ler ve LSTM’ler de dahil olmak üzere çeşitli AI modellerini ve paradigmalarını araştırmakla ilgileniyor.
Bu cihazı kendiniz nasıl oluşturacağınızı ayrıntılı olarak öğrenmek için GitHub’a gidin.