мемы
•
•
570 просмотров
Сегодня Дронодень!
Увеличить
Сегодня Дронодень! 😂
Мне тут в комментах камрад задал интересный вопрос: можно ли отслеживать дроны по данным мобильных операторов? 🤔
Тема прикольная, так что я решил пофантазировать: как бы я строил систему выделения «подозрительных» устройств в сети.
Взгляд у меня дилетантский, но я буду опираться на то, что такие штуки уже тестируют в C-UAS (counter-UAV) системах. 🚁
С чего начать — входные данные 📡
Берём всё, что сеть сама нам даёт:
Cell ID — регистрация в соте, проще говоря, где «сидит» устройство.
RSSI/RSRP/RSRQ — сила и качество сигнала.
Handover-логи — когда девайс перепрыгивает с одной вышки на другую.
Трафик / CDR — длинные видеопотоки, стримы «вверх» (когда идет видеопоток от дрона с камерой).
Если повезёт — TA и OTDOA/NR-PRS: триангуляция по времени сигнала, точнее, но редко включают.
Получаем базовый детектор дронов 🛸
Берём очевидное:
- движение вне дорожной сети (поле/лес) + скорость 20-80 км/ч
- частые handover при движении (дрон видит много сот с высоты)
- постоянный видеопоток (UDP/RTSP) → камера летает
- новые или часто меняющиеся SIMки → одноразки
Как считать скорость и направление 🖥️
Берём серию handover и метки времени
Накладываем на карту покрытия — грубая траектория
Добавляем TA/OTDOA для уточнения
Вычисляем вектор движения и смотрим на карту дорог: если путь в поле или лесу, а не на трассе → «подозрительно» 🚨
Фильтрация ложных срабатываний ⚠️
Исключаем автострады, ж/д, порты, реки
Смотрим расписания поездов и лайнеров
Время суток тоже важно — ночью аномалии видны лучше
Пороги адаптивны: в городе строже, вне – скорость выше, чтобы учесть редкие вышки
Ну, а если совсем много денЯх, то фьюжн с другими источниками 🔧
радар, RF-DF, камеры/тепловизоры – подтверждают полёт
если радаров нет, направленные антенны RF-датчиков
Ну и как без признака эпохи: ML-скоринг: скорость, handover-rate, трафик, возраст SIM, удаление от дорог → вероятность. Score больше 0.8? Верификация радаром/оптикой
Итог & чек-лист ✅
Сеть – мощный показатель, но один из многих
В связке с радаром и оптикой – вполне–вполне.
Короткий итоговый чек:
мониторинг handover + трафика
фильтр по скорости/дорогам
ML-score больше 0.7 → верификация
лог аномалий
В общем, идея классная, но не панацея
Мне тут в комментах камрад задал интересный вопрос: можно ли отслеживать дроны по данным мобильных операторов? 🤔
Тема прикольная, так что я решил пофантазировать: как бы я строил систему выделения «подозрительных» устройств в сети.
Взгляд у меня дилетантский, но я буду опираться на то, что такие штуки уже тестируют в C-UAS (counter-UAV) системах. 🚁
С чего начать — входные данные 📡
Берём всё, что сеть сама нам даёт:
Cell ID — регистрация в соте, проще говоря, где «сидит» устройство.
RSSI/RSRP/RSRQ — сила и качество сигнала.
Handover-логи — когда девайс перепрыгивает с одной вышки на другую.
Трафик / CDR — длинные видеопотоки, стримы «вверх» (когда идет видеопоток от дрона с камерой).
Если повезёт — TA и OTDOA/NR-PRS: триангуляция по времени сигнала, точнее, но редко включают.
Получаем базовый детектор дронов 🛸
Берём очевидное:
- движение вне дорожной сети (поле/лес) + скорость 20-80 км/ч
- частые handover при движении (дрон видит много сот с высоты)
- постоянный видеопоток (UDP/RTSP) → камера летает
- новые или часто меняющиеся SIMки → одноразки
Как считать скорость и направление 🖥️
Берём серию handover и метки времени
Накладываем на карту покрытия — грубая траектория
Добавляем TA/OTDOA для уточнения
Вычисляем вектор движения и смотрим на карту дорог: если путь в поле или лесу, а не на трассе → «подозрительно» 🚨
Фильтрация ложных срабатываний ⚠️
Исключаем автострады, ж/д, порты, реки
Смотрим расписания поездов и лайнеров
Время суток тоже важно — ночью аномалии видны лучше
Пороги адаптивны: в городе строже, вне – скорость выше, чтобы учесть редкие вышки
Ну, а если совсем много денЯх, то фьюжн с другими источниками 🔧
радар, RF-DF, камеры/тепловизоры – подтверждают полёт
если радаров нет, направленные антенны RF-датчиков
Ну и как без признака эпохи: ML-скоринг: скорость, handover-rate, трафик, возраст SIM, удаление от дорог → вероятность. Score больше 0.8? Верификация радаром/оптикой
Итог & чек-лист ✅
Сеть – мощный показатель, но один из многих
В связке с радаром и оптикой – вполне–вполне.
Короткий итоговый чек:
мониторинг handover + трафика
фильтр по скорости/дорогам
ML-score больше 0.7 → верификация
лог аномалий
В общем, идея классная, но не панацея
#Дроны
#БПЛА
#Безопасность
#Мониторинг
#МобильныеСети
Понравился пост?
Обсуди его в Telegram-канале!
Обсуждение
Комментарии доступны через Telegram. Для участия в обсуждении нужен аккаунт Telegram.
Поделиться: Telegram