战略侦查、电子对抗、军事打击、精细农业、空中遥感和快递等诸多应用一直刺激着无人机军用与民用市场的增长。MarketsandMarketsTM预计2025年无人机全球销量从2019年约193亿美元将增长到458亿美元，其中军用无人机市场将达268亿美元。由于无人机在机上无人类操作员，导航或调整飞行姿态完全依赖于卫星信号、控制数据和机载传感器数据的实时有效传输。因此，在无人机市场快速增长的同时，其通信方面存在诸多安全隐患、极易受到攻击，例如，全球定位系统(Global Positioning System，GPS)劫持攻击、拒绝服务攻击、注入虚假数据攻击、多协议攻击、窃听攻击等等。目前，上述大部分网络攻击的检测、防御技术已经得到广泛地研究。但针对于GPS劫持攻击缺少无需额外硬件同时又适用于具有低处理性能芯片无人机的检测方法，目前也缺少遭受拒绝服务攻击后保证无人机正常飞行的抵御技术。因此，本文针对无人机通信攻击中的GPS劫持攻击与拒绝服务攻击进行检测和抵御方面的研究。另外一方面，本文的研究对象是作为无人机一个重要类别的多旋翼无人机。
　　多旋翼无人机一般采用GPS进行导航，并且多旋翼无人机GPS导航过程完全依赖于GPS接收器接收到的GPS信息，但GPS接收器没有鉴别GPS信号真假的能力。因此，通过伪造或转发GPS信息等手段，攻击者可以很容易地对多旋翼无人机实施GPS劫持攻击，从而使其坠机或降落在特定的位置后非法获取多旋翼无人机上的敏感数据等非法行为。本文针对此种攻击，提出了三种检测多旋翼无人机GPS劫持攻击技术。另外一方面，由于多旋翼无人机的飞行姿态控制系统需要实时地接收到准确的传感器数据和控制器数据，因此，攻击者通过拒绝服务攻击使多旋翼无人机不能实时地接收上述信息，导致多旋翼无人机无法及时正确地调整飞行姿态，从而发生坠毁等灾难性后果。本文针对此种攻击，提出了一种基于容器的多旋翼无人机拒绝服务攻击的抵御框架，使多旋翼无人机在遭到拒绝服务攻击后依然能保证正常的飞行。
　　本文的主要贡献点可以总结如下:
　　(1)针对于无人机GPS劫持攻击，提出了一种基于机载惯性运动传感器的GPS劫持攻击检测方法，将陀螺仪的角速度和GPS位置进行数据融合，估算基于机体坐标系的加速度，并将其与加速度传感器的测量结果进行比较。与简单地将惯性导航系统估算的位置和GPS位置做比较的方式相比，本方法避免了在惯性导航系统中由加速度进行积分而导致的积累误差，因此本方法很大程度上会提高检测攻击的正确性。
　　(2)针对于上述方法在多旋翼无人机未劫持时且飞行轨迹为曲线的情况下，检测结果准确率不是非常高的现象，提出了基于机载陀螺仪的多旋翼无人机GPS劫持检测方法，其核心思想是融合角速度和GPS位置数据实现检测。本方法首先计算多旋翼无人机的航向角和GPS轨迹与地理北极方向的夹角，之后比较上述两个角度的变化趋势。如果趋势相反，则多旋翼无人机可能遭到GPS劫持攻击。本方法拥有更加简单的计算过程，以及可以避免由加速度带来的测量误差，从而提高劫持检测准确度，尤其在没有发生劫持时多旋翼无人机飞行轨迹为曲线的情况。
　　(3)针对于上述两个检测方法劫持准确率严重依赖于检测阈值的选取，因此，提出了一种无需检测阈值的基于GA-XGBoost的多旋翼无人机GPS劫持攻击检测方法。首先根据飞行日志对模型进行线下预训练，以减少多旋翼无人机在长期机载训练中硬件资源和能源消耗。然后，根据实时的传感器输出数据，在多旋翼无人机上对模型进行进一步训练，最后再切换到预测模式，输出判断的结果。另外，本方法采用遗传算法对训练参数进行调整，以快速有效地找到合适的参数值，提高预测结果的准确性。
　　(4)针对于多旋翼无人机拒绝服务攻击，提出了一个基于容器的拒绝服务攻击的抵御框架。该框架源自于简单复杂框架模型，由主机控制环境、容器控制环境和决策系统组成。如果决策系统发现容器控制系统出现了异常，则马上切换至主机控制器，从CPU、内存和通信等三个方面保护多旋翼无人机的资源不受侵害，保证多旋翼无人机飞行的基本功能。
　　综上，本文针对多旋翼无人机相关问题进行研究，特别是，在多旋翼无人机GPS劫持攻击和拒绝服务攻击的检测与抵御方面，为多旋翼无人机领域提供了可参考的理论依据与技术方法。