
이 연구에서는 무인 항공기의 UAVCAN 프로토콜을 대상으로 다양한 공격 시나리오를 구현하고 공격 데이터를 수집하였다. 이를 통해 무인 항공기 보안 기술 개발을 위한 데이터셋을 제공한다.


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무인-항공기-uavcan-공격-데이터셋-설명


무인 항공기 UAVCAN 공격 데이터셋 설명



제로 트러스트 아키텍처(ZTA)를 활용하여 무인 항공기(UAV)의 보안을 강화하고, 심층 학습(DL) 및 설명 가능한 인공지능(XAI) 기술을 통해 UAV 식별 정확도를 높이며, 투명성과 설명 가능성을 제공하는 통합 프레임워크를 제안한다.



무인 항공기 보안 강화를 위한 제로 트러스트 아키텍처 기반 심층 학습 및 설명 가능한 AI 분석
