Kaspersky предложила различать дроны по степени возможной угрозы

Kaspersky предложила различать дроны по степени возможной угрозы

Kaspersky предложила различать дроны по степени возможной угрозы

В «Лаборатории Касперского» создали систему классификации гражданских дронов по типам угроз, которые они могут нести. Эксперты надеются, что модель поможет заинтересованным сторонам эффективнее оценивать риски и осознанно подходить к выбору защиты.

Предлагаемая система ранжирования основана на статистике инцидентов с дронами в России и мире, а также на результатах анализа существующих технологий защиты от БПЛА. В зависимости от степени возможной угрозы устройства разделены на четыре группы.

Умеренный уровень угрозы. К этому классу относятся дроны, продающиеся в любом магазине электроники. Они не модифицированы (прошивка заводская, режим радиосвязи не усилен) и чаще всего работают на частоте 2,4 ГГц.

В устройствах этого типа реализована технология Remote ID: они публикуют в радиоэфире свой серийный номер и координаты, а также обозначают точки взлета (местоположение пилота). Подобные устройства сравнительно легко обнаружить, и защита проста.

Средний уровень угрозы. Такие дроны тоже можно купить в магазинах бытовой электроники, но они отличаются программно-модифицированным радиоканалом (один-два диапазона частот, возможность двухканальной работы) и лучше защищены от помех. В подобных устройствах обычно предусмотрено отключение Remote ID.

Высокий уровень угрозы. У таких беспилотников больше двух диапазонов частот, они могут работать в многоканальном режиме. Система Remote ID чаще всего отключена. Могут быть снабжены аппаратным усилителем передачи для повышения помехозащищенности, но в этом случае цель легче обнаружить.

Критический уровень угрозы. К этой категории относятся БПЛА самолётного типа (без радиоуправления по заданным координатам), FPV-дроны, аппараты, управляемые через LTE- сети, а также самодельные устройства (самосборы).

«Широко известной и общепринятой классификации дронов по степени потенциальных угроз в гражданском секторе не существует, поэтому мы решили предложить свою, — комментирует руководитель по развитию бизнеса Kaspersky Antidrone Владимир Клешнин. — В ней мы не просто ранжируем беспилотники по размеру и весу, но также учитываем версию программной прошивки и наличие аппаратной модификации. Мы разработали эту классификацию, чтобы способствовать диалогу между регуляторными органами, заказчиками и производителями беспилотников».

Подпишитесь на новости

Звук самолёта на видео помог найти место съёмки с точностью около 100 м

Если вы убрали геометку, спрятали вывески и уверены, что место съёмки никто не вычислит, самолёт за кадром может испортить конспирацию. Автор YouTube-канала colsto показал, как почти неразличимый авиационный шум позволяет определить местоположение камеры с точностью примерно до 100 метров.

Метод и результаты эксперимента он представил в видео.

В основе лежит эффект Доплера: при приближении самолёта частота звука повышается, при удалении — снижается. Даже если ухо ничего толком не замечает, на спектрограмме остаётся характерная кривая. Её можно сопоставить с открытыми данными ADS-B о положении, скорости и высоте самолётов.


В демонстрации автор использовал два пролёта с интервалом 920 секунд. Расчёты учитывали рельеф и задержку распространения звука: самолёт уже улетел дальше, а его гул только добрался до микрофона. Дополнительной подсказкой стали промежутки без авиационного шума, они помогли отсеять неподходящие места.


В отдельном тесте минутная запись с известным временем позволила поставить реальное место съёмки на первое место среди кандидатов при поиске по континентальной территории США. Код и инструменты автор не публикует.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru