Моделі та методи забезпечення кіберфізичної стійкості мереж дронів
| dc.contributor.advisor | Новіков, Олексій Миколайович | |
| dc.contributor.author | Войцеховський, Андрій Валерійович | |
| dc.date.accessioned | 2026-07-06T14:23:59Z | |
| dc.date.available | 2026-07-06T14:23:59Z | |
| dc.date.issued | 2026 | |
| dc.description.abstract | Войцеховський А.В. Моделі та методи забезпечення кіберфізичної стійкості мереж дронів. – Кваліфікаційна праця на правах рукопису. Дисертація на здобуття наукового ступеня доктора філософії з галузі знань 12 – Інформаційні технології за спеціальністю 125 – Кібербезпека. – Національний технічний університет України «Київський політехнічний інститут імені Ігоря Сікорського», Київ, 2026. Дисертаційна робота присвячена розробці комплексних моделей та методів захисту від кіберфізичних і кібернетичних загроз для безпечного функціонування мереж БпЛА в умовах динамічних ворожих та несприятливих впливів. В умовах сучасного поля бою мережі рухомих пристроїв БПЛА відіграють критично важливу роль, дозволяючи дистанційно виконувати поставлені завдання та суттєво зменшуючи ризики для життя військовослужбовців, проте їхня ефективність та виживання постійно перебувають під загрозою через комплексний зовнішній вплив та особливості агресивного середовища. Забезпечення безпеки таких мереж є комплексним завданням, оскільки БПЛА наповнені вбудованими системами з датчиками та передавачами, що робить їх вразливими як до кібернетичних атак у вигляді експлуатації вразливостей програмного забезпечення, так і до кіберфізичних впливів, таких як радіоелектронна протидія, підміна сигналу та робота в умовах складного рельєфу. У наявних наукових працях зазвичай розглядалися питання доступності мережі БпЛА переважно для цивільних місій, де враховувалися лише траєкторія польоту та розташування будівель, проте фактори, притаманні військовим умовам, залишалися поза увагою дослідників. До таких специфічних факторів належать: вплив потужних комплексів радіоелектронної боротьби супротивника, вплив природного рельєфу на затухання сигналу та специфічна топологія мережі БпЛА, що виникає під час реальних операцій. Водночас стрімкий розвиток інтелектуальних функцій БпЛА, включаючи машинне навчання та складну програмну складову, робить їх потенційною ціллю для атак через бездротові оновлення та використання вразливих драйверів операційних систем, що створює ризик перехоплення керування усім роєм. Критичний приклад реалізації такої загрози був продемонстрований експлойтом UniPwn у прошивках автономних роботів Unitree, які використовують бездротовий зв’язок. Найбільшу небезпеку становить те, що інфікований апарат може сканувати інші пристрої в радіусі дії мережі та автоматично cкомпрометувати їх, створюючи самопоширюваний ботнет. Метою дисертаційної роботи є вирішення науково-технічної задачі підвищення кіберфізичної стійкості мереж БпЛА шляхом розробки комплексу моделей і методів, що забезпечують збереження доступності каналів зв’язку мережі БпЛА, цілісність і конфіденційність польотних завдань, а також розширення можливостей спостережності за динамікою станів мережі в умовах впливу несприятливих та ворожих факторів. Поставлена мета досягається через розробку та вдосконалення комплексу моделей і методів керування мереж БпЛА, які, на відміну від існуючих, враховують вплив засобів радіоелектронної протидії каналам зв’язку, топологічні перешкоди та вразливості програмного забезпечення, що дозволяє забезпечити надійне керування мережею БпЛА та гарантувати виконання місій у критичних умовах. Об’єкт: мережі безпілотних літальних апаратів (БпЛА). Предмет: моделі та методи дослідження мереж БпЛА в контексті їх кібербезпеки та доступності. Для протидії цим загрозам автором запропоновано комплекс результатів, що включають моделювання стану мережі БпЛА, просторово-часову оптимізацію розміщення БпЛА та автоматизований пошук вразливостей у зразках програмного забезпечення БпЛА. Фундаментальною складовою дослідження є розроблені моделі функціонування мережі БпЛА на основі апарату звичайних та кольорових мереж Петрі, яка комплексно враховує динаміку кіберфізичних загроз, зокрема вплив пристроїв РЕП різної потужності, топологічні перешкоди та згасання сигналу залежно від відстані. Для моделювання окремого БпЛА розроблено загальну мережу Петрі, яка дозволяє відслідковувати зміну рівня якості сигналу, а для множини пристроїв побудовано кольорову мережу Петрі. У цій моделі фішки ідентифікують окремі дрони та рівень їхнього сигналу, динамічно відображаючи переходи між критичними станами, такими як стабільне підключення, втрата зв’язку, потрапляння в зону глушіння, перехід в автономний політ або успішний пошук ретранслятора. Це забезпечує можливість прогнозної аналітики станів мережі БПЛА та візуалізації динаміки зміни сигналу в умовах активного придушення. Числові показники ефективності розроблених моделей Петрі підтверджені під час симуляційного моделювання сценаріїв для групи зі 100 пристроїв протягом шести кроків. Проведений порівняльний аналіз показав, що модель здатна адекватно відображати критичну деградацію системи, коли на 4-му кроці через інтенсивний вплив РЕП кількість апаратів із нульовим рівнем сигналу досягла максимуму у 36 одиниць, а 41 пристрій перейшов у режим автономної навігації. Водночас використання цієї моделі підтвердило високу відновлюваність мережі: на фінальному кроці після виходу із зони дії перешкод 93 пристрої (93% рою) успішно відновили стабільне підключення, що підтвердило логічну коректність розроблених механізмів резервних переходів у мережі Петрі. Для вирішення задачі оптимального позиціонування мережі БпЛА під час його просування від початкової точки розгортання до цілі в умовах кіберфізичних загроз, автором запропоновано метод на основі генетичного алгоритму та багатокомпонентної цільової функції. Цей метод відрізняється від існуючих рішень врахуванням загроз підміни геолокаційних даних, радіолокаційних перешкод та особливостей рельєфу на основі відкритих наборів даних. Запропонована цільова функція ефективно вирішує проблему балансування впливу ключових конкуруючих факторів: вона одночасно забезпечує мінімізацію відстані до цілі, максимізацію зв’язності комунікаційного ланцюга (уникаючи як ізоляції вузлів, так і їх надмірного скупчення), а також стратегічний обхід зон дії ворожих засобів радіоелектронної боротьби. Проведений обчислювальний експеримент підтвердив, що генетичний алгоритм забезпечує необхідний баланс між просуванням мережі до цілі та збереженням комунікаційного ланцюга, дозволяючи зменшити значення цільової функції майже в десять разів за сто ітерацій. Проведений порівняльний аналіз показав, що метод градієнтного спуску демонструє найгірші результати через залежність від початкової точки та застрягання в локальних мінімумах складного рельєфу, внаслідок чого значення цільової функції не вдалося істотно зменшити, а дистанційна похибка становила понад сорок один кілометр. Жадібний послідовний алгоритм показав швидший результат спрацювання в середньому в 0.01 секунди, проте він не здатний правильно корегувати позиції вже розміщених дронів, що призводить до посередніх результатів. Найвищу ефективність продемонстрував генетичний алгоритм, який одночасно оптимізує всю конфігурацію рою протягом ста поколінь. Застосування генетичного алгоритму дозволило істотно зменшити значення цільової функції, що за показником точності є в середньому у 16 разів кращим за жадібний алгоритм та майже у 330 разів перевершує результати градієнтного спуску. Крім того, цей метод дозволив скоротити підсумкову дистанцію маршруту у 56 разів порівняно з жадібним алгоритмом та у понад 500 разів порівняно з градієнтним спуском, забезпечуючи оптимальний баланс між просуванням до цілі та збереженням зв’язку за 0.82 секунди обчислень. Паралельно з цим було вдосконалено алгоритм генерації безпечних траєкторій за допомогою великих мовних моделей. Модель інтерпретує контекст місії, генерує адаптивні рішення та здатна запропонувати альтернативні маршрути з поясненням тактичних компромісів. Використання спеціалізованих структурованих шаблонів запитів, які динамічно заповнюються даними цифрових карт висот Copernicus DEM, характеристиками ворожих засобів РЕП та параметрами місії, дозволяє системі уникати зон виявлення та підтримувати можливість передачі сигналу між вузлами мережі. Результати експериментів із моделлю Claude Sonnet підтвердили здатність таких моделей генерувати маршрути, що успішно оминають населені пункти та висотні перешкоди, мінімізуючи ризики переривання зв’язку. Окрему увагу в роботі приділено безпеці програмного забезпечення БПЛА через розробку моделі комунікаційної архітектури та методу автоматизованого статичного аналізу бінарних прошивок на наявність недокументованих можливостей. Запропоноване рішення базується на інтеграції можливостей LLM із професійними інструментами бінарного аналізу, такими як декомпілятори IDA Pro та Binary Ninja, через стандартизований протокол MCP. Розроблена система структурованих шаблонів запитів мінімізує ризики генерації помилкових висновків моделлю та формалізує звітність, що значно знижує вимоги до професійної підготовки експерта. Автоматизований аналіз модулів польотного контролера PX4 та бібліотеки muparser продемонстрував високу швидкодію, яка в 4 рази перевищує показники класичних методів динамічного аналізу, при цьому точність істинно позитивних виявлень досягла 94,7%. Практичне значення отриманих результатів полягає у створенні програмної реалізації розроблених методів, що може бути використана для прогнозування та планування місій БПЛА в умовах воєнних дій, а також для оперативного виявлення вразливостей та генерації виправлень програмного забезпечення. Розроблений інструментарій дозволяє підвищити ситуаційну обізнаність операторів та забезпечити швидке реагування на поширення шкідливого програмного забезпечення в мережах типу mesh. Розроблені моделі та методи були успішно використані під час виконання грантового проєкту “Towards Networked Airborne Computing in Uncertain Airspace: A Control and Networking Facilitated Distributed Computing Framework”, а також впроваджені у навчальний процес в курсах “Методи штучного інтелекту в кібербезпеці”, “Кіберзахист об’єктів критичної інфраструктури”, “Аналіз бінарних вразливостей”. За матеріалами дисертації опубліковано 10 робіт, з яких 5 - це статті у журналах, що входять до переліку фахових видань затверджених МОН України за спеціальністю дисертації, 1 стаття в виданні Scopus та 4 - публікації у матеріалах конференцій (у тому числі, міжнародних). | |
| dc.description.abstractother | Voitsekhovskyi A.V. Models and Methods for Ensuring Cyber-Physical Resilience of Drone Networks. – Qualification work in manuscript form. Dissertation for the degree of Doctor of Philosophy in the field of knowledge 12 – Information Technologies, specialty 125 – Cybersecurity. – National Technical University of Ukraine ”Igor Sikorsky Kyiv Polytechnic Institute Kyiv, 2026. The dissertation is devoted to the development of comprehensive models and methods for protection against cyber-physical and cybernetic threats to ensure the safe operation of UAV networks under conditions of dynamic hostile and adverse influences. On the modern battlefield, networks of mobile UAV devices play a critically important role, enabling remote mission execution and significantly reducing risks to the lives of military personnel; however, their effectiveness and survivability are constantly threatened by complex external influences and the characteristics of aggressive environments. Ensuring the security of such networks is a complex task, as UAVs are equipped with embedded systems containing sensors and transmitters, making them vulnerable both to cybernetic attacks in the form of software vulnerability exploitation, and to cyber-physical influences such as electronic warfare, signal spoofing, and operation in complex terrain conditions. Existing scientific works typically addressed UAV network availability primarily for civilian missions, considering only flight trajectories and building locations, while factors inherent to military conditions remained outside the researchers’ scope. Such specific factors include: the influence of powerful enemy electronic warfare systems, the effect of natural terrain on signal attenuation, and the specific topology of UAV networks that emerges during real operations. At the same time, the rapid development of intelligent UAV capabilities, including machine learning and complex software components, makes them a potential target for attacks via over-the-air updates and exploitation of vulnerable operating system drivers, creating the risk of an entire swarm being compromised. A critical example of such a threat was demonstrated by the UniPwn exploit in the firmware of Unitree autonomous robots, which use wireless communications. The greatest danger lies in the fact that an infected device can scan other devices within the network’s range and automatically compromise them, creating a self-propagating botnet. The aim of the dissertation is to solve the scientific and technical problem of increasing the cyber-physical resilience of UAV networks through the development of a set of models and methods that ensure the preservation of UAV network communication channel availability, the integrity and confidentiality of flight missions, as well as expanded observability of network state dynamics under the influence of adverse and hostile factors. The stated goal is achieved through the development and improvement of a set of UAV network management models and methods which, unlike existing ones, account for the influence of electronic warfare means on communication channels, topological obstacles, and software vulnerabilities, thereby enabling reliable UAV network management and guaranteeing mission completion under critical conditions. Object of research: unmanned aerial vehicle (UAV) networks. Subject of research: models and methods for studying UAV networks in the context of their cybersecurity and availability. To counter these threats, the author proposes a set of results encompassing UAV network state modeling, spatio-temporal optimization of UAV placement, and automated vulnerability discovery in UAV software samples. The fundamental component of the research is the developed UAV network operation models based on ordinary and colored Petri nets, which comprehensively account for the dynamics of cyber-physical threats, including the influence of electronic warfare devices of varying power, topological obstacles, and signal attenuation as a function of distance. A general Petri net was developed to model an individual UAV, enabling tracking of signal quality level changes, while a colored Petri net was constructed for a set of devices. In this model, tokens identify individual drones and their signal levels, dynamically reflecting transitions between critical states such as stable connection, loss of communication, entry into a jamming zone, transition to autonomous flight, or successful relay discovery. This enables predictive analytics of UAV network states and visualization of signal dynamics under active suppression. The numerical performance indicators of the developed Petri net models were confirmed during simulation of scenarios for a group of 100 devices over six steps. The comparative analysis conducted showed that the model is capable of adequately reflecting critical system degradation: at step 4, due to intense electronic warfare influence, the number of devices with zero signal level reached a maximum of 36 units, while 41 devices transitioned to autonomous navigation mode. At the same time, application of this model confirmed high network recoverability: at the final step, after exiting the interference zone, 93 devices (93% of the swarm) successfully restored stable connectivity, which confirmed the logical correctness of the developed fallback transition mechanisms in the Petri net. To solve the problem of optimal UAV network positioning during its advance from the initial deployment point to the target under cyber-physical threat conditions, the author proposes a method based on a genetic algorithm and a multi-component objective function. This method differs from existing solutions by accounting for geolocation data spoofing threats, radar interference, and terrain characteristics based on open datasets. The proposed objective function effectively addresses the problem of balancing the influence of key competing factors: it simultaneously ensures minimization of the distance to the target, maximization of communication chain connectivity (avoiding both node isolation and excessive clustering), and strategic avoidance of enemy electronic warfare zones. The computational experiment conducted confirmed that the genetic algorithm provides the necessary balance between advancing the network toward the target and preserving the communication chain, reducing the objective function value by nearly ten times over one hundred iterations. The comparative analysis showed that the gradient descent method demonstrates the worst results due to its dependence on the starting point and entrapment in local minima of complex terrain, resulting in a failure to substantially reduce the objective function value, with a distance error exceeding forty-one kilometers. The greedy sequential algorithm showed a faster execution time, averaging 0.01 seconds, but it is unable to correctly adjust the positions of already-placed drones, leading to mediocre results. The highest effectiveness was demonstrated by the genetic algorithm, which simultaneously optimizes the entire swarm configuration over one hundred generations. Application of the genetic algorithm substantially reduced the objective function value, which in terms of accuracy is on average 16 times better than the greedy algorithm and nearly 330 times superior to gradient descent results. Furthermore, this method reduced the final route distance by 56 times compared to the greedy algorithm and by over 500 times compared to gradient descent, providing an optimal balance between advancing toward the target and maintaining communication in 0.82 seconds of computation. In parallel, an algorithm for generating safe trajectories using large language models was improved. The model interprets the mission context, generates adaptive solutions, and is capable of proposing alternative routes with explanations of tactical trade-offs. The use of specialized structured prompt templates, dynamically populated with data from Copernicus DEM digital elevation maps, enemy electronic warfare system characteristics, and mission parameters, enables the system to avoid detection zones and maintain signal transmission capability between network nodes. Experimental results with the Claude Sonnet model confirmed the ability of such models to generate routes that successfully bypass populated areas and elevated obstacles, minimizing the risk of communication interruption. Separate attention in the work is devoted to UAV software security through the development of a communication architecture model and a method for automated static analysis of binary firmware for undocumented capabilities. The proposed solution is based on integrating LLM capabilities with professional binary analysis tools, such as IDA Pro and Binary Ninja decompilers, via the standardized MCP protocol. The developed system of structured prompt templates minimizes the risk of the model generating false conclusions and formalizes reporting, significantly reducing the requirements for expert professional training. Automated analysis of PX4 flight controller modules and the muparser library demonstrated high performance speed, exceeding that of classical dynamic analysis methods by a factor of 4, while the true positive detection accuracy reached 94.7%. The practical significance of the obtained results lies in the creation of software implementations of the developed methods, which can be used for predicting and planning UAV missions under wartime conditions, as well as for rapid vulnerability detection and software patch generation. The developed toolset enables increased situational awareness for operators and ensures rapid response to malware propagation in mesh-type networks. The developed models and methods were successfully applied during the execution of the grant project “Towards Networked Airborne Computing in Uncertain Airspace: A Control and Networking Facilitated Distributed Computing Framework”, and were also incorporated into the educational process in the courses “Artificial Intelligence Methods in Cybersecurity”, “Cyber Protection of Critical Infrastructure Objects”, and “Binary Vulnerability Analysis”. Based on the dissertation materials, 10 works have been published, of which 5 are articles in journals included in the list of professional publications approved by the Ministry of Education and Science of Ukraine in the dissertation’s specialty, 1 article in a Scopus-indexed publication, and 4 publications in conference proceedings (including international conferences). | |
| dc.format.extent | 137 с. | |
| dc.identifier.citation | Войцеховський, А. В. Моделі та методи забезпечення кіберфізичної стійкості мереж дронів : дис. … д-ра філософії : 125 Кібербезпека / Войцеховський Андрій Валерійович. – Київ, 2026. – 137 с. | |
| dc.identifier.uri | https://ela.kpi.ua/handle/123456789/82131 | |
| dc.language.iso | uk | |
| dc.publisher | КПІ ім. Ігоря Сікорського | |
| dc.publisher.place | Київ | |
| dc.subject | Кібербезпека | |
| dc.subject | інформаційна безпека | |
| dc.subject | цілісність | |
| dc.subject | доступність | |
| dc.subject | конфіденційність | |
| dc.subject | кіберфізичні системи | |
| dc.subject | мережі Петрі | |
| dc.subject | пошук вразливостей в ПЗ БпЛА | |
| dc.subject | оптимізація прокладання маршруту | |
| dc.subject | великі мовні моделі | |
| dc.subject | БпЛА роторного типу | |
| dc.subject | Cybersecurity | |
| dc.subject | information security | |
| dc.subject | integrity | |
| dc.subject | availability | |
| dc.subject | confidentiality | |
| dc.subject | cyber-physical systems | |
| dc.subject | Petri nets | |
| dc.subject | UAV software vulnerability analysis | |
| dc.subject | optimization route planning | |
| dc.subject | LLM | |
| dc.subject | rotary-wing UAVs | |
| dc.subject.udc | 004.056 | |
| dc.title | Моделі та методи забезпечення кіберфізичної стійкості мереж дронів | |
| dc.title.alternative | Models and Methods for Ensuring Cyber-Physical Resilience of Drone Networks | |
| dc.type | Thesis Doctoral |
Файли
Контейнер файлів
1 - 1 з 1
Вантажиться...
- Назва:
- Voitsekhovskyi_dys.pdf
- Розмір:
- 29.07 MB
- Формат:
- Adobe Portable Document Format
Ліцензійна угода
1 - 1 з 1
Ескіз недоступний
- Назва:
- license.txt
- Розмір:
- 8.98 KB
- Формат:
- Item-specific license agreed upon to submission
- Опис: