Resumen

El jamming es una forma de guerra electrónica donde los interferidores emiten señales de interferencia hacia un radar enemigo, perturbando al receptor. El método convencional para determinar una técnica de jamming efectiva correspondiente a una señal de amenaza se basa en la biblioteca que almacena el método de jamming adecuado para tipos de señales. Sin embargo, existe un límite en el uso de una biblioteca cuando se recibe una señal de amenaza de un nuevo tipo o una señal de amenaza que ha sido alterada de manera diferente a los tipos existentes. En este documento, se estudian dos métodos para predecir la técnica de jamming adecuada para una señal de amenaza recibida utilizando aprendizaje profundo: utilizando una red neuronal profunda en los valores de características extraídos manualmente de la lista PDW y utilizando memoria a corto plazo (LSTM) que toma la lista PDW como entrada. Utilizando datos de entrenamiento que consisten en pares de señales de amenaza y técnicas de jamming correspondientes, se entrena un modelo de aprendizaje profundo que produce técnicas

• Materias:Seguridad informática Comunicación inalámbrica Internet de las cosas Ataques de denegación distribuida de servicio
• Subjects:Computer security Wireless communication Internet of things Distributed denial of service attacks
• Palabras claves:Interferencia; Guerra electrónica; Señales de radar; Aprendizaje profundo; Técnicas de interferencia; Señales de amenaza
• Keywords:Jamming; Electronic warfare; Radar signals; Deep learning; Jamming techniques; Threat signals