• English
    • العربية
  • English
  • تسجيل الدخول
  • جامعة قطر
  • مكتبة جامعة قطر
  •  الصفحة الرئيسية
  • الوحدات والمجموعات
  • عن المستودع الرقمي
    • الرؤية والرسالة
  • المساعدة
    • إرسال الأعمال الأكاديمية
    • سياسات الناشر
    • أدلة المستخدم
      • عرض المستودع الرقمي
      • البحث في المستودع الرقمي (البحث البسيط والبحث المتقدم)
      • ارسال عملك للمستودع الرقمي
      • مصطلحات المستودع الرقمي
عرض التسجيلة 
  •   مركز المجموعات الرقمية لجامعة قطر
  • المستودع الرقمي لجامعة قطر
  • أكاديمية
  • مساهمة أعضاء هيئة التدريس
  • كلية الهندسة
  • علوم وهندسة الحاسب
  • عرض التسجيلة
  • مركز المجموعات الرقمية لجامعة قطر
  • المستودع الرقمي لجامعة قطر
  • أكاديمية
  • مساهمة أعضاء هيئة التدريس
  • كلية الهندسة
  • علوم وهندسة الحاسب
  • عرض التسجيلة
  •      
  •  
    JavaScript is disabled for your browser. Some features of this site may not work without it.

    Unveiling the Shadows: Leveraging Current Drone Detection Vulnerabilities to Design and Build a Stealth Drone

    عرض / فتح
    Unveiling_the_Shadows_Leveraging_Current_Drone_Detection_Vulnerabilities_to_Design_and_Build_a_Stealth_Drone.pdf (1015.Kb)
    التاريخ
    2024
    المؤلف
    Ahmed, Fatimaelzahraa
    Qassmi, Noof
    Fatima Rizvi, Syeda Warisha
    Al-Ali, Adulla
    البيانات الوصفية
    عرض كامل للتسجيلة
    الملخص
    Drones have become a popular tool for illegal activities and attacks, causing serious threats to global security. In order to address this issue, our project aims to demonstrate the limitations of current drone detection systems by constructing a stealth drone, which is called 'Ash.'. The designed drone will be capable of operating in three different modes, which are Wi-Fi, 915 MHz radio frequency (RF) signals, and autonomous mode using a global positioning system (GPS). In addition to that, the drone will be camouflaged to evade detection by optical sensors. We are using long-range (LoRa) technology to transmit on 915 MHz. This makes it difficult to be recognized by the RF analyzer as a drone communication signal. To evade detection by optical sensors, we are camouflaging the drone by adding an air balloon envelope on top of the drone's frame. This makes it appear as a flying air balloon to the detection systems, which should confuse these systems that use computer vision and artificial intelligence. To sum up, this project illustrates the importance of detecting drones accurately and the need for anti-drone systems to adapt to new technologies and tactics. By highlighting the weaknesses of current anti-drone systems, we aim to contribute to the development of more effective technologies to protect global cyberphysical security.
    DOI/handle
    http://dx.doi.org/10.1109/UVS59630.2024.10467168
    http://hdl.handle.net/10576/57698
    المجموعات
    • علوم وهندسة الحاسب [‎2484‎ items ]

    entitlement

    وثائق ذات صلة

    عرض الوثائق المتصلة بواسطة: العنوان، المؤلف، المنشئ والموضوع.

    • Thumbnail

      Audio-Based Drone Detection and Identification Using Deep Learning Techniques with Dataset Enhancement through Generative Adversarial Networks 

      Al-Emadi, Sara; Al-Ali, Abdulla; Al-Ali, Abdulaziz ( MDPI , 2021 , Article)
      Drones are becoming increasingly popular not only for recreational purposes but in day-to-day applications in engineering, medicine, logistics, security and others. In addition to their useful applications, an alarming ...
    • Thumbnail

      Fast, Reliable, and Secure Drone Communication: A Comprehensive Survey 

      Hassija, Vikas; Chamola, Vinay; Agrawal, Adhar; Goyal, Adit; Luong, Nguyen Cong; Niyato, Dusit; Yu, Fei Richard; Guizani, Mohsen... more authors ... less authors ( Institute of Electrical and Electronics Engineers Inc. , 2021 , Article)
      Drone security is currently a major topic of discussion among researchers and industrialists. Although there are multiple applications of drones, if the security challenges are not anticipated and required architectural ...
    • Thumbnail

      The game of drones/weapons makers' war on drones 

      Chaari, Mohamed Zied; Al-Maadeed, Somaya ( Elsevier , 2021 , Book chapter)
      This chapter is aimed at reviewing the security threats posed by unmanned aerial vehicles (UAVs) in areas such as illegal surveillance, terrorist attacks, reconnaissance, smuggling, electronic snooping, and mid-air collisions. ...

    مركز المجموعات الرقمية لجامعة قطر هو مكتبة رقمية تديرها مكتبة جامعة قطر بدعم من إدارة تقنية المعلومات

    اتصل بنا
    اتصل بنا | جامعة قطر

     

     

    الصفحة الرئيسية

    أرسل عملك التابع لجامعة قطر

    تصفح

    محتويات مركز المجموعات الرقمية
      الوحدات والمجموعات تاريخ النشر المؤلف العناوين الموضوع النوع اللغة الناشر
    هذه المجموعة
      تاريخ النشر المؤلف العناوين الموضوع النوع اللغة الناشر

    حسابي

    تسجيل الدخول

    إحصائيات

    عرض إحصائيات الاستخدام

    عن المستودع الرقمي

    الرؤية والرسالة

    المساعدة

    إرسال الأعمال الأكاديميةسياسات الناشر

    مركز المجموعات الرقمية لجامعة قطر هو مكتبة رقمية تديرها مكتبة جامعة قطر بدعم من إدارة تقنية المعلومات

    اتصل بنا
    اتصل بنا | جامعة قطر

     

     

    Video