×
De drones van vandaag schakelen tussen verschillende radiofrequenties om onopgemerkt te blijven, en onderzoeken tonen aan dat ongeveer drie op de vier beveiligingsincidenten betrekking hebben op onbemande luchtvaartuigen die tijdens de vlucht wisselen tussen signalen zoals 2,4 GHz en 5,8 GHz. Traditionele defensiesystemen die slechts één frequentieband targeten, werken tegen deze slimme apparaten niet meer, omdat kwaadwillenden weten hoe ze de gaten in het spectrum kunnen vinden om hun besturingssignalen en livevideo-ondersteuning te behouden. We zien steeds meer consumentendrones op de markt die automatisch tussen frequenties kunnen schakelen, wat betekent dat defensiesystemen vrijwel elke belangrijke frequentieband moeten bestrijken. Dat omvat onder andere 915 MHz, het bereik van 1,4 GHz en ook 845 MHz als we willen voorkomen dat iemand halverwege de vlucht van protocol wisselt. Multiband-systemen zijn momenteel echt de enige optie die overblijft om alle soorten bedreigingen het hoofd te bieden — of het nu gaat om een kind met een speelgoedquadcopter of om serieuze, militaire apparatuur die geavanceerde encryptietechnologie gebruikt. Het feit is dat dronetechnologie met een verbazingwekkend tempo blijft verbeteren; elk systeem dat het spectrum niet volledig bestrijkt, laat grote kwetsbaarheden achter die ervaren hackers zeker zullen ontdekken en tegen ons gebruiken.
De drones van vandaag opereren op verschillende radiofrequentiebanden (RF-band) voor zowel besturingssignalen als het verzenden van videobeelden, wat het detecteren ervan behoorlijk ingewikkeld maakt. De belangrijkste banden die we tegenkomen, zijn 2,4 GHz en 5,8 GHz, die worden gebruikt voor besturing op Wi-Fi-basis en HD-videostreams. Daarnaast wordt 915 MHz gebruikt om drones in Noord-Amerika over grotere afstanden te laten vliegen. In Azië vertrouwen operators vaak op 845 MHz voor soortgelijke doeleinden. Ten slotte is de 1,4 GHz-band gereserveerd voor voornamelijk industriële toepassingen en overheidsprojecten. Al deze frequenties vallen onder de zogeheten ISM-banden (Industrial, Scientific and Medical), waarop iedereen zonder speciale vergunning kan toegang krijgen. Deze openheid veroorzaakt problemen, omdat talloze apparaten tegelijkertijd dezelfde frequentieruimte gebruiken. Effectieve anti-dronebeveiliging moet al deze verschillende frequenties gelijktijdig bewaken. Anders schakelen slimme dronebestuurders eenvoudig tussen de banden zodra één band wordt geblokkeerd, waardoor zij de controle behouden, zelfs tijdens beveiligingsincidenten of andere bedreigingen.
De nieuwste generatie drones weet verdedigingsmaatregelen te ontwijken door gebruik te maken van zogeheten 'frequency-hopping spread spectrum'-technologie, waardoor ze tijdens de vlucht tussen verschillende radiofrequentiebanden kunnen wisselen, bijvoorbeeld van 2,4 GHz naar 915 MHz. Om deze truc tegen te gaan, zijn multiband anti-drone-systemen ontwikkeld die meerdere radiofrequenties tegelijk kunnen blokkeren. Deze systemen vullen effectief diverse belangrijke kanalen — waaronder 2,4 GHz, 5,8 GHz, 915 MHz, evenals andere in het 1,4 GHz-bereik en zelfs 845 MHz — met storende signalen. Het gevolg is eenvoudig: er blijft geen ongestoord kanaal meer over waarop de drone kan communiceren, waardoor deze ofwel onmiddellijk landt of automatisch terugkeert naar haar startpunt, conform de ingebouwde veiligheidsregels. Gewone smalbandige jammers zijn hier onvoldoende, omdat moderne drones hun communicatieprotocollen buitengewoon snel kunnen wijzigen, soms binnen fracties van een seconde.
RF-gebaseerde anti-dronesystemen hebben ernstige beperkingen, ondanks hun veelbandcapaciteiten. Deze systemen geven vaak valse alarmen wanneer ze reguliere signalen van bijvoorbeeld WiFi-routers of Bluetooth-apparaten verkeerd interpreteren als daadwerkelijke dronesbedreigingen, met name in stedelijke gebieden waar veel elektronische ruis aanwezig is. Het probleem wordt erger wanneer gebouwen signalen blokkeren of heuvels ‘dode zones’ creëren waar schadelijke drones onopgemerkt doorheen kunnen vliegen. Wat dit echt problematisch maakt, is dat standaard RF-scanners gewoon niet weten waar een object zich bevindt, op welke hoogte het vliegt, hoe snel het beweegt of waarheen het vervolgens mogelijk zal gaan — alle informatie die beveiligingspersoneel nodig heeft om te bepalen welke bedreigingen onmiddellijke actie vereisen. Wanneer beveiligingsmedewerkers deze details niet op een kaart kunnen zien, kunnen ze niet adequaat anticiperen op de volgende beweging van een drone of snel genoeg reageren met stuursignaalverstorende apparatuur, ongeacht hoe geavanceerd die jammers ook zijn.
Wanneer het gaat om het compenseren van de tekortkomingen van radiosystemen, brengt sensorfusie drie verschillende, maar complementaire technologieën samen. Radar biedt betrouwbare locatiebepaling, zelfs bij slecht weer, en levert bovendien snelheidsinformatie. Vervolgens zijn er optische sensoren, zoals electro-optische of infrarood-sensoren, die daadwerkelijke visuele bevestiging bieden en helpen doelen te identificeren. En ten slotte controleren RF-scanners de gebruikte communicatieprotocollen. Samen vormen deze drie technologieën een krachtige combinatie voor het real-time valideren van bedreigingen. De radar detecteert objecten die bovenaan vliegen, optische sensoren verifiëren visueel hoe ze eruitzien, terwijl de RF-component de besturingssignalen controleert. Door kruisverificatie tussen deze verschillende sensoren elimineren we valse alarmen, compenseren we lacunes waarbij één sensor mogelijk iets zou missen en volgen we doelen continu vanaf de eerste detectie tot het moment waarop tegenmaatregelen moeten worden ingezet. Wat hierdoor ontstaat, is een volledig defensiesysteem dat effectief werkt niet alleen tegen gewone drones, maar ook tegen de lastige RF-stealthplatforms die proberen hun aanwezigheid te verbergen.
De nieuwste multiband-anti-dronesystemen zijn nu uitgerust met machine learning-algoritmes die in staat zijn RF-signalen te analyseren binnen diverse belangrijke frequentiebanden, zoals 2,4 GHz, 5,8 GHz, rond de 900 MHz en andere, binnen slechts ongeveer een halve seconde. Deze systemen kunnen met behoorlijke nauwkeurigheid — ongeveer negen van de tien keer correct — onderscheid maken tussen daadwerkelijke dronesignalen en allerlei achtergrondruis. Dit betekent dat er aanzienlijk minder valse alarmen worden geactiveerd door nabijgelegen Wi-Fi-routers, Bluetooth-apparaten of andere omgevingsfactoren die anders alarmsignalen zouden kunnen opwekken. Traditionele spectrumanalyseurs werken essentieel in één vaste modus, terwijl deze AI-gestuurde systemen voortdurend beter worden in het herkennen van nieuwe soorten signalen zodra deze verschijnen. Dat is bijzonder belangrijk, omdat drones zelf voortdurend hun firmware en encryptietechnieken aanpassen. Wat deze moderne systemen onderscheidt, is ook hun aanzienlijk snellere reactietijd: ten opzichte van oudere, op regels gebaseerde benaderingen wordt de wachttijd met ongeveer 40 procent verkort.
De recente TALON-oefeningen van de NAVO toonden aan hoeveel beter multi-bandverdedigingssystemen werken dankzij sensorfusie. Toen zij gegevens over RF-storing uit vijf verschillende frequentiebanden combineerden met radarvolging en electro-optische controles, slaagde het volledige systeem erin doelen met een nauwkeurigheid van ongeveer 98,7% te identificeren, zelfs in stedelijke omgevingen met allerlei verwarrende signalen. Dit soort onderlinge controle elimineert in feite die vervelende blinde vlekken die optreden wanneer men uitsluitend vertrouwt op één type sensor. Operatoren kunnen nu dreigingen aanpakken die eerder onopgemerkt zouden zijn gebleven door conventionele RF-detectors. De AI-component past voortdurend aan welke sensoren prioriteit krijgen. Zo geeft hij bijvoorbeeld de voorkeur aan optische bevestiging wanneer er veel RF-ruis aanwezig is. Gezien deze resultaten lijkt het duidelijk dat het combineren van meerdere sensoren niet langer alleen nuttig is, maar daadwerkelijk noodzakelijk om betrouwbare, schaalbare methoden te ontwikkelen voor het tegenhouden van drones.
