بررسی روش های مقابله با فریب GPS مبتنی بر یادگیری ماشین

تشخیص فریب GPS با استفاده از تکنیک های یادگیری ماشین یکی از مهمترین زمینه های تحقیقاتی در علمموقعیت یابی و امنیت سایبری است. این مقاله به بررسی روشهای مختلف یادگیری ماشین برای تشخیص فریب GPS وتحلیل مزایا و معایب هر یک از آنها می پردازد. در این تحقیق، روشهای مختلف شامل درخت های تصمیم، ماشین های بردارپشتیبان با توابع هسته تطبیقی، شبکه های عصبی عمیق، الگوریتم های خوشه بندی، شبکه های عصبی کانولوشنی، و یادگیریتقویتی بررسی شده و مقایسه شده اند. همچنین، چالش های اصلی در این حوزه نظیر کمبود داده های معتبر، پیچیدگیسیگنال های GPS ، و تنوع روشهای فریب مورد بحث قرار گرفته است. این مقاله همچنین فرصت های پژوهشی آینده را درزمینه های توسعه مدل های یادگیری ماشین پیشرفته، استفاده از داده های ترکیبی، و بهبود روشهای شبیه سازی فریببررسی می کند. یافته ها نشان می دهد که تحقیق و توسعه در این زمینه میتواند به بهبود امنیت، دقت، و کارایی سیستم هایGPS کمک کند و به مقابله موثر با تهدیدات جدید منجر شود. ادامه تحقیقات در این حوزه برای ارتقاء فناوری های موجودو توسعه روشهای نوآورانه اهمیت بالایی دارد و میتواند به حل چالش های عملی و توسعه راهکارهای حفاظتی کمک کند.

کلیدواژه ها:

تشخیص فریب GPS ، یادگیری ماشین ، یادگیری عمیق