万字长文《针对无人机航电系统的电子战网络攻击、对抗措施与现代防御策略综述》

无人机（UAV）在现代自主空中机动领域发挥关键作用，其航电系统可靠性对保障任务成功、可持续运行及公共安全至关重要。无人机任务的成功取决于能否有效应对电子战多维度威胁——包括非破坏性与破坏性网络攻击、应答器漏洞及干扰威胁，同时需严格实施对抗措施与防御辅助手段。本文全面综述无人机网络攻击类型、对抗措施及防御策略，重点探究无人机间协同攻击及其关联特征（如调度系统攻击、广播式自动相关监视（ADS-B）攻击、空中防撞系统（TCAS）诱发碰撞及TCAS攻击），并分析无人机-指挥中心协同攻击及无人机功能攻击。本综述还涵盖专为无人机设计的各类对抗措施与防御辅助手段。最后通过对比常见网络攻击与对抗方法，探讨该领域未来发展趋势。

关键术语—电子战；无人机；航电系统；网络攻击；协同攻击；功能攻击；对抗措施；防御辅助手段

I. 引言

A. 研究背景
近几十年来，无人机（UAV）在民用与军用领域的重要性日益凸显。民用领域呈现显著增长趋势，广泛应用于新闻播报、农业监测、建筑施工及其他商业活动[1]-[4]；军用无人机则在目标侦察与精确打击领域大规模部署[1][5]。这些发展前景得益于无人机技术演进的核心趋势——当前研究致力于通过航电系统升级提升自主化水平[6][7]。

通用无人机航电架构与有人驾驶飞机近似，可分为推进系统、电力系统、传感器系统、通信系统、飞行导航系统及控制系统等子系统[8]。航电系统通过与各子系统交互实现多样化功能：例如结合推进系统调控飞行高度，从电力系统蓄电池获取能源，或通过传感器系统采集数据。这些流程的集成控制依赖一台或多台飞行计算机实现[1][7][8]。无人机间（空对空）及无人机-地面站（空对地）通信构成无人机网络的核心环节，为无人机执行独立任务提供必要识别与通信手段。常用术语详见附表一。

图1： 无人机电子战概念示意：(a)通信链路；(b)常见无人机网络攻击分类；(c)对抗措施与防御辅助手段

B. 电子战与无人机
电子战指在电磁频谱（EMS）领域维持己方控制权并拒止敌方的科学与战术。无人机语境下，其核心体现为通过操控无人机网络通信链路实施情报收集与作战干扰等军事行动（图1(a)所示）。该作战领域研究持续扩展，重点聚焦两大方向：防护己方无人机免受敌对行为体攻击，以及破坏敌方无人机作战能力。民用无人机领域更广泛关联网络安全与网络攻击范畴[9][10]。

电子战伴随无人机技术始于二战时期，并在后续冲突中加速发展。1902年皇家海军首次探索无线电干扰技术，1905年日俄战争中俄国报务员首开实战先河——通过信号覆盖干扰日本海军炮火修正[11]。1935年英国雷达技术确立后，干扰研究与电子战概念正式兴起。1943年研发的雷达反射器成功迷惑德军雷达操作员，助力英军获胜；1945年该技术再度使美军战机规避日本探照灯雷达追踪[12]。

战后因工程师复员退伍及军用设备大规模出售，电子战研发停滞近五年。美军未开展经验总结研究，致多数成果未能系统归档。受此知识断代影响，美军后续参与的冲突均存在电子战能力局限。尽管如此，无人机技术与电子战在二十一世纪持续发展，最终形成现代化作战能力。

C. 无人机相关网络攻击
因无人机商业应用日益普及，网络攻击成为军用与民用无人机的共同威胁[13]。现有多种攻击分类体系：如破坏性与非破坏性攻击[14]；陆基与空基攻击[15]；及覆盖物理层、传感器层、通信层至供应链的威胁分类[16]。这些分类还可按军事/民用影响差异化表征。因民用领域发展迅猛，多数研究聚焦民用无人机网络攻击及其后果。

无人机网络攻击可分为三类：

无人机间协同攻击：民用场景常集群部署执行任务，即使单机亦与其他飞行器（含有人机与异任务无人机）共享空域。此类攻击通过干扰无人机间消息系统实施，严重时可引发空中碰撞[17]，典型包括调度系统攻击、广播式自动相关监视（ADS-B）攻击及空中防撞系统（TCAS）诱发碰撞；
无人机-指挥中心协同攻击：指挥中心负责跟踪维护无人机任务状态（载荷控制、任务规划、飞行控制等[4]），信息经无线链路传输。因应答器技术固有缺陷，此类通信存在安全隐患。被动攻击（如窃听）旨在获取信息，主动攻击（如干扰）则直接破坏通信链路；
无人机功能攻击：与前述攻击不同，此类攻击通过硬件配置精确改变无人机行为模式[17]-[19]。典型手段包括录影资料利用与全球定位系统（GPS）欺骗攻击——恶意伪造信号诱使无人机误判位置，致其偏离航线甚至被劫持。图1(b)系统呈现公开及军用无人机系统的网络攻击分类。

D. 对抗措施与防御辅助手段
电子对抗（ECM）系统通过特定战术、技术与手段干扰、欺骗、破坏、削弱或瘫痪敌方电子与雷达系统[20]-[22]；作为防御措施的电子反制对抗（ECCM）系统则旨在恢复雷达功能并抵消对抗影响[23]，其策略包括加密与信号屏蔽等防护手段。电子对抗与反制构成"猫鼠博弈"。

飞行器常见威胁涵盖轻武器射击、雷达制导防空导弹、单兵便携防空导弹（SAM）及车载/舰载防空系统[24]；相应防御辅助子系统则含雷达告警接收机、导弹逼近告警、激光告警、干扰弹投放器（箔条/红外诱饵）及拖曳式诱饵[25]。

无人机语境下，对抗措施与防御辅助手段聚焦保障数据机密性、完整性与真实性[21][22][26]-[31]，并确保军民应用服务可用性[32]。针对网络攻击的多层次（硬件/软件/网络层）漏洞，形成预防、检测与缓解三大类对抗体系（如图1(c)所示）。

E. 电子战其他影响
电子战高功率信号可导致电磁污染，危害生态环境与生物体[32]，干扰野生动物导航引发行为异常。电子战系统（干扰器/雷达/信号情报接收机）的高能耗依赖便携发电机或地面/空中载具，加剧燃料消耗与温室气体排放。此外，电子战干扰民用通信导航系统（含应急服务与GPS系统）[4]，提升敏感区域事故风险，削弱环境监测响应效能。

F. 研究焦点与结构
研究范围：本文综述系统阐述无人机电子战的网络攻击、对抗措施与防御辅助体系。创新性工作包括：

详析无人机间协同攻击分类：调度系统攻击（含消息删除/欺骗/伪造）、ADS-B攻击、TCAS诱发碰撞及TCAS攻击；
解构无人机-指挥中心协同攻击：窃听、中间人攻击、干扰及Wi-Fi渗透；
解析功能攻击风险：录影利用、拒绝服务（DoS）攻击及GPS欺骗；
军民场景综合探讨：预防技术、信息安全、通信流量管理、缓解策略及无线通信漏洞规避；
网络攻击与对抗措施的对比研究及新兴趋势预测。

相较于文献[20][34][35]聚焦通信信号与网络攻击，本研究专注无人机电子战攻防体系；文献[36]-[38]侧重识别威胁而忽略协同攻击；文献[39]缺乏对抗措施深度分析；文献[40][41]未涉及应答器安全威胁与人机系统差异。本文首次完整涵盖无人机间协同攻击（含应答器要素）、无人机-指挥中心协同攻击及功能攻击的对抗体系，并指明领域挑战与未来方向。

论文结构：全文共九部分。第二至四章分别解析三类攻击模式；第五章探讨军用无人机电子战；第六章综述对抗措施；第七章对比攻防策略；第八章展望趋势；第九章总结研究。

II. 无人机间协同攻击

A. 应答器技术概述
敌我识别系统（IFF）旨在应对空域飞行器数量激增，辨识敌我目标。该系统通常由机载接收机构成，通过监听主雷达信号并在同频段发送特定身份信息实现识别[44]。空中防撞系统（TCAS）作为航电子系统，依赖应答器实施空对空询问并向飞行员预警潜在碰撞风险[45]。此为协同系统——需所有飞行器配备S模式应答器以实现监视功能（S模式监视）。TCAS亦可通过A/C模式应答器对飞行器实施C模式监视[46]。

TCAS发射脉冲并接收邻近飞行器应答器反馈的航程、高度及方位角数据。当探测到安全距离/高度的飞行器时，系统每分钟发送脉冲执行被动监视；若飞行器进入近距离或同高度层，则提升至每10秒一次主动监视；当同时满足近距离与同高度条件（即潜在碰撞区），TCAS启动每秒1脉冲的强主动监视[46]。广播式自动相关监视（ADS-B）是另一基于应答器的航电监视系统，其区别于IFF与TCAS之处在于无需空管（ATC）或其他飞行器询问，自动向网络内所有成员广播飞行状态参数[47]。

与TCAS类似，ADS-B属协同感知系统，要求所有参与者搭载ADS-B设备。该系统使用S模式应答器以1Hz频率广播识别码、位置及速度信息，位置速度数据融合全球导航卫星系统（GNSS）信号与传感器系统（如惯性测量单元IMU、气压计等）信息。因应答器通过电磁波编码广播通信，无人机周边电磁环境易受噪声密集干扰导致通信故障。欧洲空域预计205年日均运行40万架次商用/政府无人机[48]，同频广播无人机间的带宽限制成为关键议题[49]。显然，信号源激增将导致电磁环境噪声化——例如1090MHz频段ADS-B拥塞曾迫使美国联邦航空管理局（FAA）禁止无人机使用ADS-B[49]，进而催生替代性"类ADS-B"技术研究以适应大规模无人机网络需求[49][50]。欧盟航空安全局（EASA）同样关注电磁频谱使用安全[7]。网络拥塞时，应答器更易失效——干扰将削弱其解码无人机间（空对空）或地面站（空对地）询问信号的能力。

图2： 远程识别（RID）通信技术

远程识别（RID）在无人机领域特指新型身份识别技术体系，与传统航空识别无历史关联。尽管ADS-B、TCAS与IFF已在航空器应用，替代方案或更适用于无人机。远程识别分两类[36]：

广播技术：无人机通过WiFi、蓝牙或LoRa频段持续向本地接收器发送位置（需机载GPS接收器与发射器）；
网络通信：无人机通过运营商订阅的蜂窝网络通信（类手机入网）。

广播方案主攻短距通信，通常仅限操作员接收。其优势在于无需许可即可部署，但需操作员设备二次转发信息至空管或其他飞行器/无人机。图2展示RID通信技术：

WiFi连接：采用邻近感知网络时通信距离达2公里，功耗100mW（尚未无人机实用化）。大疆公司曾尝试短距WiFi实现无人机-手机直连，实测距离约1公里；
蓝牙技术：蓝牙4.x版覆盖200米，5.x版达1公里，峰值功耗10mW。Unifly公司的广播定位识别平台（BLIP）通过蓝牙广播200米内无人机信息，再经操作员设备LTE网络回传；
LoRa技术：较WiFi/蓝牙具备更远距离与更高比特率[36][51]。

表II详述各应答器在无人机应用的对比参数[36][44]-[47][51]

B. 调度系统攻击
调度系统指保障无人机集群自主协同执行任务的软硬件协议与算法体系[52]。对该系统的任何攻击均可篡改全网无人机行为。最常见攻击方式为恶意软件注入[17]——含软件层恶意固件与硬件层木马程序[53]，旨在破坏飞控系统及地面控制站。

软件层恶意软件影响不限于调度系统，典型案例如Maldrone病毒[54]：首款针对AR无人机ARM Linux系统的后门病毒，允许远程劫持者切换无人机至后门控制器，实现完全操控。此类病毒一旦感染集群中单机即可能摧毁整个网络。

硬件木马则涉及飞控电路级篡改。因飞控系统复杂度高，木马常通过供应链非可信仿制硬件植入。此类安全漏洞将导致电路功能异常、元件提前失效及无人机意外损毁[53]。严重时木马可创建信息泄露后门或完全接管无人机。案例：美军无人机地面控制单元曾遭键盘记录木马入侵，攻击者通过后门追踪伊拉克/阿富汗战场无人机编队的操控指令[37]。

C. ADS-B攻击
无人机配备ADS-B应答器实现自主避撞功能，其在拥挤空域尤为重要。ADS-B系统的攻击根源在于：1）消息以明文格式传输[17]；2）缺乏防篡改认证机制[55][56]。此类攻击可细分为三型：

消息消除攻击：利用外部发射器向ADS-B信号施加建设性干扰或破坏性干扰。建设性干扰诱导ADS-B信息位错码，接收端检测到篡改后直接丢弃消息，削弱对发射端无人机的感知；破坏性干扰则发射原始信号反相波，完全或部分摧毁消息[53]。

消息注入（欺骗）攻击：向空域注入恶意消息，使ADS-B接收器感知伪造飞行器。因无需认证，商用设备即可实施。注入目标分两类：

飞行器目标虚像注入：针对无人机本体
指挥中心虚像注入：针对地面指挥系统
两者均使目标接收器误判空域存在虚假飞行器，攻击者借此匿名操控空情（图3示意）。此类攻击危害尤甚——可使敌机在地面站视角伪装为友军。

消息伪造攻击：区别于消息注入，此型直接篡改合法无人机发送的消息。篡改程度分两级：

信号覆盖压制：攻击者发射高功率ADS-B信号覆盖部分或整条原始消息
位翻转攻击：精准翻转特定位改变信号语义[17]
两种手段均实现原始信息替换。

此类攻击可通过商用现货（COTS）组件与开源软件实施[57]，软件定义无线电（SDR）设备为典型工具——按ADS-B消息包结构（图3示例）编程即可伪装ADS-B发射器。

表II： 应答机在无人机应用的对比参数

应答机类型	重量	功耗	访问难度	优点	对空管缺点
敌我识别/二次监视雷达	重	高	低	已有应用案例	需无线电许可，尚未实际部署
空中防撞系统	重	高	中	已有应用案例	仅在研究场景实施
广播式自动相关监视	重	高	中	学术研究已验证	仅在研究场景实施
远程识别：Wi-Fi	轻	低	高	免许可，易获取使用	短距离（2公里），限制无人机航程
远程识别：蓝牙	轻	低	高	免许可，易获取使用	超短距离（200米）
远程识别：LoRa	轻	低	中	优先保障操作员控制权	需无线电许可，存在干扰风险
远程识别：蜂窝网络	轻	低	中	较ADS-B更经济易部署	基础设施尚未实现全球覆盖

图3： TCAS诱发碰撞案例与ADS-B欺骗攻击示意图（含地基攻击重放ADS-B信号与空基攻击伪造ICAO地址）

D. TCAS诱发碰撞
与ADS-B类似，TCAS用于协调空域内无人机机动避撞。但其冲突解决建议（RA）无法预测长期效应，导致"TCAS诱发碰撞"问题——即TCAS建议反而引发碰撞（图3示例）[17]。原处碰撞航线的1-2号机与3-4号机各自接收独立RA指令：若4号机爬升时1号机下降，将引发二次碰撞且修正时间更短。攻击者可篡改空情数据在无人机集群复制此场景[52]。

E. TCAS攻击
尽管TCAS安全声誉卓著，其设计未考虑抗干扰能力[47]。基础干扰是阻塞1090MHz信道阻止飞行器跟踪"入侵者"，但易被检测反制[47][58]。更高效攻击包括：

全呼指令洪泛攻击：占据1030MHz信道触发周边S模式应答器回复ICAO地址，淹没1090MHz应答信道
自发信号洪泛攻击：在1090MHz信道伪造应答信号，迫使应答器持续追踪虚假目标
两类攻击均提升空中接近碰撞（NMAC）概率，但攻击者无法完全控制碰撞发生。非信道洪泛型**"幽灵飞行器"攻击**则通过精确模拟S模式应答信号诱骗TCAS跟踪，生成的错误RA指令可能导致NMAC事件[47]。

F. 无人机VS有人机安全对比
有人机依赖安全冗余航电系统（含受保护空管信道与加固座舱），显著降低网络攻击风险[6][59][60]；而无人机采用卫星通信（SATCOM）、Wi-Fi、4G/5G或射频信号等无人操控链路，易受干扰、欺骗及截获。链路入侵可致劫持（如GPS欺骗）或任务完全失败[18][61]。

有人机采用加固航电架构：含屏蔽机载计算机、加密飞控软件及物理防护座舱，有效消减网络入侵影响；反观无人机尤其民用型号常缺乏安全硬件架构，多采用开源或商用飞控[62][63]，致使其易受固件漏洞利用、恶意软件注入及非授权软件篡改。

无人机固有脆弱性根源：人类干预缺失、过度依赖无线通信、商业产品系统未加固、缺乏强健网络安全措施。自主决策还引入额外风险：如对抗性AI攻击破坏导航规划；蜂群协同漏洞危及整个机队。随着无人机应用普及，增强其网络弹性对军民任务安全至关重要——需通过安全人工智能、加密通信协议、抗干扰机制及基于区块链的认证体系实现防护升级。

III. 无人机-指挥中心协同攻击

窃听攻击
作为无人机网络中被动却高度隐蔽的威胁形式，窃听攻击指恶意行为体秘密监听并记录无人机与地面控制中心间的明文数据传输。此类攻击虽不直接破坏网络运行，但其后果严重：通过截获导航指令、系统遥测或操作参数等敏感信息，攻击者可掌握网络架构与运行机制的核心情报，为后续欺骗、干扰或劫持等主动攻击奠定基础。窃听的被动特性使其极难被侦测，凸显实施强加密协议与安全通信通道的重要性[54]。

中间人攻击
该攻击使攻击者完全掌控无人机与指挥中心间通信链路（图4(a)示意）。被动模式下可双向窃取信息[64]；主动模式下可伪装合法用户与任一终端通信，根据攻击意图构成差异化威胁[16]。

干扰攻击
此类攻击针对无人机-地面站通信信道，通过阻断链路制造"失联"假象。多数协议下，无人机将启动链路丢失应急程序持续搜索地面站。只要干扰持续，通信即无法恢复，致任务中断而遭恶意利用[17]。所有无线网络均面临干扰风险[65]，根源在于商用软件定义无线电（SDR）可轻易编程为干扰器，需在网络物理层应对此威胁。干扰不仅影响应答器信号，亦波及GPS、卫星通信（SATCOM）及蜂窝网络等无人机依赖的通信体系[65]。

干扰攻击按实施方式分类（更细粒度则结合网络协议）：

持续干扰攻击：攻击者持续发射强干扰信号，完全占据收发信道阻断信息交换。目标频率可动态调整，覆盖全带宽或部分频段。
响应式干扰攻击：仅当侦测到信道合法数据包时启动干扰。较持续干扰更节能，但需高性能设备实现实时响应。
欺骗式干扰攻击：向接收端发送有效信号消耗其资源，阻止真实用户接入。常见于Wi-Fi网络。
随机/周期干扰攻击：随机时段发射干扰后进入静默。节能但干扰效能低于持续干扰。
扫频干扰攻击：在不同信道频率间切换干扰。低成本干扰器通过此方案实现多信道干扰。

GPS干扰为最常见场景。因GPS信号接收强度弱，在其频段附近广播噪声即可轻松实施干扰。文献[52][65]实验证实：仅需8美元eBay购买的GPS干扰器即可实现有效干扰。

图4： 无人机-指挥中心协同攻击示意：(a)中间人攻击；(b)Wi-Fi攻击及反认证攻击（恶意攻击者关闭合法用户通信信道）；(c)拒绝服务攻击涉及实体

Wi-Fi攻击
新兴攻击手段利用Wi-Fi信号破坏无人机-地面站通信链路，甚至劫持飞行器[66]。仅采用Wi-Fi通信的无人机受此威胁，但随Wi-Fi在无人机普及，该攻击策略可行性日增（图4(b)）。攻击流程：选定目标Wi-Fi网络→发起反认证攻击[67]→突破认证后通过Wi-Fi网络劫持无人机[16][17]。

大规模无人机网络攻击
大规模无人机网络依赖自组网（UAV-MANET）、网状网络及云控系统等互联协议[68]。此类架构提升效率的同时引入可瘫痪全网的新型攻击向量：单节点沦陷可升级为全局安全漏洞，致恶意软件通过无线链路传播，引发机队瘫痪或拒绝服务（DoS）攻击[40]；固件漏洞可致集群失控引发群体劫持；指令信号截改可致任务偏离或系统接管；群体协同系统的共识机制攻击可引发编队失序、结构崩溃或集群碰撞。

误报率与漏报率
误报率（FPR）与漏报率（FNR）是评估入侵检测系统（IDS）效能的核心指标：

窃听攻击：高数据量合法传输可能触发误报；被动窃听技术因不改变流量模式易致漏报[54]；
中间人攻击：合法代理通信易被误判为攻击（误报）；采用加密隧道的进阶攻击则难被侦测（漏报）[16]；
干扰攻击：环境噪声（如微波信号/Wi-Fi信道重叠）抬升误报率；自适应干扰技术因模拟正常流量致漏报率升高[65]；
Wi-Fi攻击：频繁AP配置易致反认证攻击误报；MAC地址欺骗则推高漏报率；
大规模网络攻击：良性异常（如突风致姿态不稳）误判为攻击抬升误报率；攻击者采用机器学习规避技术则致漏报率激增[40]。

IV. 无人机功能攻击

无人机网络安全标准
为保障无人机安全融入空域及功能优化，美国联邦航空管理局（FAA）与欧洲航空安全局（EASA）等监管机构已制定网络安全准则[7][32]。FAA《具有远程识别功能的小型无人机特殊适航要求》强制无人机传输唯一识别码以强化问责机制；其无人机交通管理框架纳入网络安全要求，防范通信信道遭受欺骗、干扰及未授权访问[7][32]。EASA法规则规定无人机操作需实施加密、安全认证及ISO/IEC 27001合规性等数据保护措施[35][43]。

电气与电子工程师协会（IEEE）亦开发标准化协议：

IEEE 802.11s协议增强网状网络无人机间安全通信，降低窃听与干扰风险
IEEE 1609.2规范车联及无人机通信安全机制，保障关键应用中加密认证信息交换[39][40]
IEEE P1920.2无人机集群通信安全标准为大规模部署提供风险缓释指南，整合密码学技术与区块链身份管理[56][69]
遵循上述标准可确保无人机安全框架具备韧性、互操作性及行业最佳实践合规性。

录影资料利用攻击
此类攻击针对依赖视觉导航避障的无人机。攻击者需首先通过木马或恶意软件获取飞控系统后门权限，系统性替换实时摄像头画面为伪造影像，诱使无人机误判实景。典型攻击意图是欺骗无人机降落至预设地点实施窃取[16][17]。

拒绝服务攻击
拒绝服务（DoS）攻击通过信息洪泛迫使接收系统瘫痪（图4(c)）。广义上亦包含致硬件超载的袭击手段，引发内存/中央处理器（CPU）拥塞、缓冲区溢出及电池耗尽等故障[16][70]。飞控系统感染恶意软件可致功能异常，时机精准的攻击可迫使无人机非安全降落、坠毁或意外关机[17]。

无人机Wi-Fi网络的DoS攻击包括：

TCP/UDP洪泛攻击：向无人机网络端口发送巨量数据包致其处理能力过载
反认证攻击：攻击者伪装合法用户发送反认证请求（基于IEEE 802.11协议），致无人机终止通信并失控坠毁[67]

GPS欺骗攻击
此类攻击通过广播伪造GPS信号使无人机误判位置（图5）。伪造信号可由地面设备或高功率伪卫星发射，致无人机被劫持窃取或坠毁[17]。欺骗技术分类如下[71]：

基础欺骗：低成本设备接收并复现全球导航卫星系统（GNSS）信号
高增益天线欺骗：利用高增益天线分离GNSS信号与噪声
中阶欺骗：通过接收-欺骗设备伪造信号，同步实施伪码相位对齐攻击
多天线欺骗：采用多发射天线协同攻击目标的多天线接收系统
协同高阶欺骗：攻击团队高效组织化实施，具备目标天线三维定位能力以破解抵达角估算等先进反制措施

文献[71][72]证实：利用低成本SDR设备与开源框架即可构建便携式GPS欺骗系统。需警示：非授权实施GPS欺骗属违法行为。

图5： GPS欺骗攻击示意图

V. 军民无人机电子战应用

前文聚焦民用无人机网络攻防，然所述战术同样适用于军用领域。本节首论支援措施、对抗手段与反制技术，继而剖析典型无人机网络攻击案例。

A. 支援措施、对抗手段与反制技术
军用无人机电子战除涵盖既有网络攻击方式外，更涉及情报/反情报行动——即运用无人机执行特种信号任务。典型情报任务包括长期监视敌情动向、活动规律及行为模式，为高态势感知下的精确打击提供支撑。核心目标之一是确保电磁频谱控制权，剥夺敌方频谱使用权[52]。基于保密要求，军用无人机电子战细节多不公开。但鉴于无人机的军事应用优势显著，其在电子战领域的潜力远未穷尽。

经典电子战原分三类：电磁支援措施（ESM）、电磁对抗（ECM）及电磁反制（ECCM）[73]。美军与北约已更新类别体现现代演进[74]：

电子战支援（ES）：收集敌方信号/通信等情报用于即时行动（干扰、定位等），核心目标为截获、定位、识别非故意辐射源以应对即时威胁
电子攻击（EA）：涵盖反辐射武器与定向能武器等装备，旨在于削弱/压制/摧毁敌方作战能力
电子防护（EP）：保护己方系统免受电子威胁
此外，信号情报（SIGINT） 包括：
通信情报（COMINT）：截获敌通信信号提取情报
电子情报（ELINT）：分析敌通信模式研发反制措施[73]

B. 无人机网络攻击典型案例
近三十年代表性案例如下（含军民领域）：
• 2013年：网络安全公司Hak5演示无人机系统多重漏洞：WiFi窃听、迫降式DoS攻击，以及恶意软件连锁感染致集群接管[52]
• 2012年：韩国仁川测试中，GPS干扰致S-100无人机撞向地面控制车，1名工程师身亡，2名遥控飞行员受伤（攻击者不明）[75]
• 2011年：美军RQ-170"哨兵"无人机在伊朗遭劫持，致信息安保体系崩溃。研究证实GPS欺骗可实现劫持，推测GPS干扰+欺骗组合达成[76]
• 2011年：内华达州无人机地面站感染键盘记录木马（未致机密泄露）[77]
• 2009年：伊拉克部队利用商用设备SkyGrabber截获无人机-地面站未加密视频流[64]
• 1996年：真主党武装疑似截获以色列无人机视频流，成功伏击杀以军突击队[78]

案例分析表明：GPS欺骗为最常见攻击手段（干扰次之）；反认证攻击、零日漏洞利用、影像劫持、数据流截获及病毒攻击相对少见。

C. 电子战对民用无人机影响
近年民用无人机在灾害响应、环境监测及精准农业等领域迅猛发展，其网络安全关乎运行安全、数据防护及可持续部署：

灾害响应：实时监控、灾损评估与人员搜救依赖无人机，但系统入侵可致信息失真或失控。强加密协议与安全通信对保障数据完整性及决策可靠性至关重要[7]
环境监测：森林覆盖、野生动物及污染监测数据若遭截获易被滥用。密码学技术与安全存储机制可降低数据泄露风险，确保监测项目公信力[79]
精准农业：土壤墒情、作物长势及资源监测数据遭篡改可致重大经济损失。多因素认证与入侵检测系统提升作业可靠性，安全系统保障数据准确性与可持续性[80]

网络安全赋能可持续性与安全性
网络安全措施不仅防范未授权访问与数据泄露，更通过维护系统完整性确保长期运行安全。数据可用性对精准农业及环境监测的可持续实践尤为关键——2017年内华达测试飞行中GPS干扰即导致稳定性下降与燃料效率损失[81]。

能耗优化维度
电子战与网络安防操作常依赖高能耗数据中心。优化加密协议可降低20%计算负载（如轻量密码算法[82]）；2020年加州山火期间无人机因规避干扰信号导致的异常航迹，间接增加了17%的电池消耗与碳排放[83]。

VI. 对抗措施与防御辅助手段

对抗措施与防御辅助手段的核心目标在于保护无人机数据的机密性、完整性、真实性，并保障军民应用的服务可用性[1][21][22][26]-[29]。针对前文讨论的多样化网络攻击，业界已针对硬件、软件与网络层漏洞开发出广泛对抗体系。因单一方法可应对多类攻击，本节按预防、检测、通信流量、飞行行为、缓解及惯性导航六大范畴分类阐述（见图1(c)）。

A. 预防措施
预防措施致力于提升攻击实施门槛，主要分三类：

访问控制：确保仅授权人员/软件可接触无人机。采用基于密码的节点认证方案——若使用Wi-Fi通信，可将设备MAC地址设为访问密码。因MAC是网络设备的唯一硬件标识，预定义可访问地址即可拒绝非法认证请求[83]。该措施可防范GPS欺骗与Wi-Fi攻击[21]。
信息保护：通过加密技术保护通信消息机密性与完整性。加密方案分两种：
- 非对称加密：使用公钥加密、私钥解密（计算资源需求高，资源受限无人机难适用[26]）
- 对称加密：加解密使用相同密钥
  为抗干扰可采用扩频技术：跳频（FH）、跳频扩频（FHSS）及直接序列扩频（DSSS）。此类技术利用随机序列将消息分散至宽频带，使干扰（仅能阻塞单一频率）失效。收发双方共享序列实现消息解码[84]。
组件选型：选用无可利用漏洞的组件。虽软件/固件/传感器层可实现，但全层级防护或推高成本复杂度。替代方案是在无人机嵌入防篡改技术阻断攻击入口[26]。

B. 检测与无线电信号特征
预防失效时，无人机需具备攻击类型检测能力。检测核心在于识别异常现象：

异常特征：网络攻击常在无线电信号、通信流量、飞行行为或周边环境引发异常模式。例如：
- 信号强度突变可能指示干扰/欺骗攻击
- 频谱异常频率或畸变预示人为干扰
- 遥测数据延迟/丢包可能表征窃听或DoS攻击
- 数据传输量陡增/降或为入侵企图
- 偏离标准通信协议或系恶意渗透
- 非常规IP地址访问暗示潜在入侵
无线电信号特征：GPS欺骗会导致信号强度、噪声水平、相位延迟等突变。检测方法之一是为信号强度设定阈值——过高即判为欺骗尝试[26]。文献[68]进一步通过机器学习算法（如支持向量机SVM）动态调整阈值，反制攻击者改变信号强度绕过检测的企图。

C. 通信流量分析
消息消除与注入可致通信流量异常。例如消息消除显著降低数据包投递率，而消息注入则引发流量激增[26]。有效检测方案是构建无人机网络内部流量参数比对机制，该方法亦能有效识别欺骗尝试[27][32]。此外，机器学习技术通过分析包大小、流持续时间、包数量等参数检测网络流量异常。研究[28]表明决策树算法在此类检测中准确率最高。

D. 飞行行为与无人机环境

GPS欺骗通常旨在诱导无人机偏离预定航线，致其轨迹或飞行参数改变。若无人机飞行路径高度可预测且重复，可基于飞行统计的算法检测姿态、推力或航迹异常[85]。但该方法对非重复路径无人机效果有限。除飞行参数变化外，GPS欺骗还会导致位置坐标计算误差。此类误差可通过无人机模型估算器结合机载位置传感器检测[86]。误差超阈值即触发告警。文献[87]建议在估算器加入卡尔曼滤波器以优化运动不确定性处理。

无人机还可利用周边环境检测定位异常。简易方法是比对坐标数据与影像输出——若存在矛盾，可判定遭受欺骗或视频重放攻击[83]。应对视频重放攻击的另类方案是建立阴影定位模型：根据无人机位置、太阳方位与实时时间推算预期阴影位置。阴影异常即表明视频输出遭劫持[29]。

E. 攻击缓解措施
识别攻击后，无人机可实施三类缓解策略：

压制/规避攻击者

压制：识别消息欺骗或窃听攻击后，无人机可启动反干扰压制攻击方接收器。局限在于可能误伤友邻无人机[21][61][83]。文献[63]提出协同干扰方案——部署友方无人机作为干扰器逼近窃听者，但需预知窃听者位置。
规避：
- 基础方案：逃离干扰/欺骗/窃听攻击的射频覆盖范围
- 诱骗方案：构建高功率信号发射器模拟无人机信号特征（"蜜罐"概念[88]）

冗余设计

系统级冗余：GPS受干扰时切换至伽利略或格洛纳斯等其他全球导航卫星系统（需配备多频天线）。因同时干扰所有导航信号难度大，此法高效[89]。
传感器级冗余：如同时配置光学与微机电（MEMS）陀螺仪，确保任一受损时仍能获取姿态数据。

故障安全协议
当地面站通信中断或系统异常时，预设协议保护无人机及载荷安全：

"返回基地"模式
自毁机制[90]
作为最后防线，此类协议防止未授权访问、捕获或系统利用。

F. STRIDE：网络安全威胁建模框架
欺骗（Spoofing）、篡改（Tampering）、抵赖（Repudiation）、信息泄露（Information Disclosure）、拒绝服务（DoS）、权限提升（Elevation of Privilege）构成的STRIDE框架由微软开发，用于系统识别并缓解软件、硬件及网络物理系统（含无人机）的安全威胁[91]-[93]。该框架将安全威胁归为六类，对应缓解措施如下：

欺骗：多因素认证、数字签名、加密技术
篡改：完整性校验、数字签名、密码哈希技术
抵赖：安全日志、审计追踪、数字签名
信息泄露：数据加密、访问控制策略
拒绝服务：冗余设计、网络过滤、抗干扰措施
权限提升：基于角色的访问控制、最小权限原则、漏洞修补

STRIDE提供结构化威胁识别路径，支持系统部署前设计安全对策，适用于软件安全及无人机网络物理系统。表III对比应答器网络安全与STRIDE框架特性[91]-[93]。

表III： 基于应答器的网络安全与STRIDE框架对比

安全维度	基于应答器的网络安全	STRIDE框架
核心目标	认证、识别与无人机追踪	识别六类安全威胁的建模框架
威胁覆盖范围	解决欺骗、篡改和抵赖威胁	覆盖欺骗、篡改、抵赖、DoS等全方位威胁
欺骗缓解措施	加密标识符与认证机制防止无人机欺骗	识别欺骗行为并建议对策（如多因素认证）
篡改抵抗能力	数据完整性校验与密码学措施防篡改	采用密码学机制保障数据完整
抵赖预防机制	提供可验证身份日志支持审计追溯	建议安全日志与数字签名确保非抵赖性
信息披露保护	侧重身份识别而非数据保密	强调加密需求与数据泄漏防护
DoS攻击缓解	存在干扰漏洞，需冗余设计或抗干扰措施	抗DoS架构（速率限制/冗余/异常检测）
权限提升防护	不直接防御提权攻击，但强化访问控制策略	要求严格访问控制与权限执行机制

G. 全自主与惯性导航

规避无线通信
无人机配备外部感知与本体感知单元实现轨迹规划、导航与跟踪控制。典型传感器包括：

全球定位系统（GPS）
惯性测量单元（IMU）
激光测距与激光雷达（LiDAR）
视觉单元（立体/单目/RGB-D相机）
超宽带（UWB）标签与锚点
超声波传感器[4][94][95]

GPS通过卫星定位提供三维空间位置、航向/方向、速度及时间信息（三维导航需至少4颗卫星；二维需至少3颗）[4][94]。但其在室内场景不可用，且易受遮挡、多径效应、信号衰减及信号拒止影响[4][94]。其他固有局限包括接收机钟差、卫星钟差、对流层延迟、电离层延迟、接收机噪声、星历误差及几何构型误差。

IMU用于飞行器定向，可单独通过航位推测法（推算方向/位置/线速度）规避无线通信，但仅适用短程导航——长程导航因误差漂移累积不可靠[96]。

超宽带（UWB）定位原理类卫星定位：无人机通过预设固定/移动锚点获取三维位置[4]，主要局限是易受测量噪声干扰[4]。

机载视觉单元无需无线通信即可定位：通过立体相机瞬时特征点跟踪或单目相机连续帧分析，确定飞行器相对大地坐标系位置[94][96][97]。但在低纹理环境或高空飞行时精度受限。

激光雷达（LiDAR）通过光波反射测距，需处理海量数据保障精度，且在非结构化区域（如机械区/货架）效能降低。其高成本特性不适用于低成本无人机。

多传感器融合
多传感器融合提升全自主性与导航精度，实现单一传感器无法达成的功能。导航应用中，该技术结合估算器或滤波器设计消除传感器不确定性，精准估算线速度等隐藏状态[96]。

典型融合方案包括：

GPS-IMU组合导航[98]
视觉导航（视觉单元+IMU）[1][33][94][96]
UWB-IMU融合[4]
激光雷达-IMU组合[99]

需注意各传感器数据采集频率差异（如低成本IMU 200Hz vs 立体相机20Hz）[94][96]，融合算法需兼容此特性并进行信号处理优化。

H. 案例研究

灾害响应场景
GPS欺骗/干扰等攻击可致无人机偏航或通信中断，延误关键救援。案例研究证实：加密协议与抗干扰技术显著提升无人机在灾害管理任务中的韧性，保障持续运行与数据准确传输[35]。

物流配送场景
多家企业测试无人机物流服务，安全数据传输对包裹追踪与送达确认至关重要[100]。中间人攻击可截改数据致包裹失窃或误投。案例研究表明：传输层安全（TLS）协议有效防止配送网络未授权访问与数据篡改，维护物流安全[101]。

环境监测场景
无人机监测空气质量、野生动物迁徙及森林砍伐等参数，其数据完整性直接影响政策决策准确性。真实案例采用区块链技术保障环境监测无人机网络数据完整性[102]——去中心化特性防止未授权篡改，确保环境数据可信可验证。

VII. 无人机网络攻击与对抗措施对比分析

本节从效能与实施难度维度对比无人机网络攻击及其对抗措施。

A. 网络攻击策略对比
前文章节详述了适用于无人机的核心网络攻击方法。本节进一步通过攻击策略、威胁焦点及执行难度三要素深化对比分析。需说明：尽管所列攻击非无人机或应答器专属，但讨论仍聚焦其在无人机的应用。表IV简要对比前文涉及的各类攻击[10][34][43][103]-[108]——此为主攻击类别概览，更细分子类可识别更多攻击形态。

无人机领域多数网络攻击旨在主动破坏机密性或损害可用性，主要通过无线电波等无线手段实施（如ADS-B攻击、TCAS诱发碰撞、干扰、Wi-Fi攻击及拒绝服务）。无线攻击更普遍源于现代软件定义无线电（SDR）的特性：恶意用户可编程设备在宽频段收发复杂协议。例如部分在线SDR设备[109]预置ADS-B、飞机通信寻址与报告系统（ACARS）等传输协议。因SDR设备通用性，各国进口通常未设限，致其易被恶意滥用。

表IV： 网络攻击威胁焦点与难度概要

无人机攻击类型综合分析表

攻击类型	攻击属性	威胁目标	风险等级与关键特征
调度系统攻击	主动	保密性/完整性/可用性/隐私	🔴 高风险：需预先植入恶意软件或特制木马
ADS-B攻击	主动	保密性/完整性/隐私	🟠 中风险：商用可实现，需掌握ADS-B传输协议
TCAS诱发碰撞	主动	完整性/可用性	🔴 高风险：需配合其他攻击（如恶意软件/错误引导）实现碰撞
TCAS攻击	主动	可用性	🔴 高风险：攻击者需精通TCAS协议与设备操作
窃听攻击	被动	保密性/隐私	🟢 低风险：SDR设备即可实施，未加密通信更易成功
中间人攻击	被动	保密性/完整性/可用性/隐私	🔴 高风险：需在无人机-地面站间植入中间设备
干扰攻击	主动	可用性	🟢🟠 低-中风险：发射特定频率高强度信号可实施，高级方法难度增加
Wi-Fi攻击	主动	保密性/可用性/隐私	🟠 中风险：需掌握Wi-Fi协议并拥有发射设备
录影资料利用攻击	主动	保密性/完整性/隐私	🔴 高风险：需植入恶意软件并向内核传递伪造视频
拒绝服务攻击	主动	可用性	🟠 中风险：需发射设备发送无效数据包淹没系统
GPS欺骗攻击	主动	完整性/可用性	🟢🟠 低-中风险：市场可购设备可发射伪造GPS信号

表V： 预防性方法对比

预防措施	防护的攻击类型	局限性
节点认证	Wi-Fi攻击、GPS欺骗、调度系统攻击	实施简易，但防护效果取决于密码复杂度
跳频扩频(FHSS)与直接序列扩频(DSSS)	干扰攻击	随无人机数量增加，防护效果递减
密码学加密	ADS-B攻击、窃听攻击、中间人攻击	计算资源消耗大（受限于机载计算能力）
防篡改组件	调度系统攻击	增加额外成本，且完全防篡改设备难以获取

B. 对抗措施策略对比
本小节对比前文所有对抗措施策略的有效攻击覆盖范围及局限性。表V汇总预防性措施，显示节点认证与加密技术最具普适性。但无人机场景需警惕有限算力制约——小型无人机难以承载复杂加密协议。

表VI上部分析检测方法，表明机器学习算法通过射频信号与通信流量数据可高效检测多类攻击。与加密技术类似，其部署受限于机载算力。表VI下部对比缓解措施：因所有方法均能应对多种攻击，无法简单推荐最优方案。

节点认证与加密技术
• 优势：高普适性，应对窃听、欺骗及数据篡改等广泛威胁
• 局限：

小型无人机实时执行复杂加密协议算力不足
强加密可能延误导航、实时监控等高时效性任务

机器学习方法
• 优势：可检测干扰、欺骗及未授权访问等多维攻击向量
• 局限：

模型训练部署需大量算力（小型无人机难以满足）
可能误判良性异常为威胁，致非必要任务中断

缓解措施
• 优势：全类别方法均能应对多重攻击
• 局限：

高级响应系统需消耗显著算力与能源
故障安全协议虽有效，但特定条件下可能中断任务或致无人机损毁

总体而言，尽管可建议更有效对抗措施，但最终选择取决于任务特性及潜在攻击类型。例如：固定位置无人机通信网络采用机器学习技术保障流量安全，比单机配送任务更有价值——后者更受益于全球导航卫星系统（GNSS）冗余连接确保可靠导航。

表VI： 检测与缓解方法对比

防御方法	适用攻击类型	核心局限性
阈值法（Threshold）	GPS欺骗	攻击者易于绕过静态阈值检测
机器学习（ML）	ADS-B攻击/消息删除/GPS欺骗/拒绝服务攻击	计算资源需求高（小型无人机难以承载）
飞行统计（Flight Statistics）	GPS欺骗	依赖可预测飞行轨迹（动态任务不适用）
参考基准法（Reference Based）	GPS欺骗	计算资源需求高（实时比对消耗大）
图像对比（Image Comparison）	消息注入/GPS欺骗	高度依赖通信链路（空-地/空-空链路中断即失效）

缓解方法	适用攻击类型	核心局限性
干扰反击	窃听、消息欺骗/注入	可能干扰无人机自身通信系统
逃离攻击者覆盖范围	干扰、欺骗、消息注入	消耗有限电量资源（续航风险）
多天线冗余设计	干扰、传感器（调度系统）攻击	受机体物理限制（空间/承重/供电）
故障安全协议	干扰、ADS-B攻击、调度系统攻击	最后手段（不恢复链路/数据，直接终止任务）

VIII. 未来趋势

随着无人机日益普及，网络攻击风险与复杂性同步攀升。前文虽讨论当前网络安全趋势，但即便最新方法仍受限于无人机尺寸与资源瓶颈。本节简述无人机网络安全领域潜在研究方向：

高效机器学习算法
如表VI所示，有限算力制约复杂算法（如机器学习/人工智能）部署。将训练阶段外包至地面站可简化机载算法为映射函数[110]，但此方案无法实时更新模型。因此开发适用于无人机的高效机载学习算法至关重要。

联邦学习模型数据集缺失
联邦学习（FL）通过多实体协同训练模型，较传统集中式训练更适配无人机网络隐私保护与可扩展性需求[32]。然而FL模型部署受阻于训练数据集缺失（如网络流量数据、恶意软件库）[111]。未来研究需聚焦有效训练数据集的生成[112]。

AI与对抗性机器学习安全应用
人工智能生成式网络威胁已成无人机安全重大挑战[30]-[32]。攻击者利用AI增强攻击自适应性及隐蔽性。对抗性机器学习（AML）技术正融入无人机安全模型——基于AML的安全框架通过对抗场景训练入侵检测系统（IDS），防御AI威胁。具体而言：

防御性AI模型采用对抗训练提升抗规避攻击能力
联邦学习与去中心化AI实现不暴露原始数据的协同安全更新
生成对抗网络（GAN）与可解释机器学习强化异常检测
基于强化学习的防御机制主动适应动态环境威胁

可行密码学方案
密码学方法虽防御效能显著，但受限于算力瓶颈（如VI-A节所述对称加密方案因低计算需求更受青睐）。但对称加密依赖密钥分发机制，其本身亦需大量算力。文献[62]提出地面预分发密钥方案，需通过量子密钥分发（QKD）建立物理安全信道。BB84 QKD的无人机应用已见诸研究[62]，然其仍面临中间人攻击风险待解。

安全数据聚合
无人机网络规模扩张致空地数据传输量激增。数据聚合通过整合多源数据降低冗余传输，但聚合过程需防范截获与篡改风险。安全聚合协议在削减通信开销的同时保障信息完整性，该领域技术演进与威胁演变将持续推动研究创新[41]。

区块链认证
区块链技术通过去中心化认证与安全通信框架强化无人机网络安全[102]。相比存在单点失效风险的集中式认证，区块链将无人机注册为节点并将凭证存储于不可篡改账本，实现防篡改透明认证[56]。智能合约自动化认证流程防止身份欺骗[69]，显著提升大规模集群安全性。结合共识机制（工作量证明/权益证明/委托权益证明）可验证消息完整性；端到端加密与分布式密钥管理防范窃听/中间人/干扰攻击。区块链的分布式特性增强抗拒绝服务攻击能力，结合边缘计算与AI异常检测可构建实时自适应防护体系。

密码学防护与续航平衡
密码学防护通过加密通信与认证信号提升安全性，但增加处理器能耗。额外功耗加剧电池负担，缩减续航时间。能耗影响取决于加密算法、硬件效率及系统优化程度。轻量密码学方案与专用安全硬件可缓解能耗矛盾，实现安全与效率平衡。