SHIELD: Drohnen sollen Cyberangriffe erkennen und sich selbst wiederherstellen

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Cybersicherheitsforscher der Florida International University (FIU) haben mit SHIELD ein Sicherheitssystem für Drohnen in der Entwicklung, mit dem Drohnen während des Fluges Cyberangriffe selbstständig erkennen und sich von ihnen auch wieder erholen können. Manipulationsversuche werden mittels Künstlicher Intelligenz (KI) erkannt.

Cyberangriffe auf Drohnen können deren Missionen stören und mitunter auch die Drohnen selbst – etwa durch einen erzwungenen Absturz – zerstören. Um das zu verhindern, haben Wissenschaftler der FIU ein System entwickelt, das das gesamte Steuerungs-, Antriebs- und Sensorsystem der Drohne kontinuierlich überwacht, um so Anzeichen auf einen böswilligen Angriff erkennen zu können. Außerdem sei das System in der Lage, je nach Art des Angriffs, einen entsprechenden Wiederherstellungsprozess einzuleiten, wie die Forscher in der Studie "'I will always be by your side': A Side-Channel Aided PWM-based Holistic Attack Recovery for Unmanned Aerial Vehicles" schreiben, die in 2025 55th Annual IEEE/IFIP International Conference on Dependable Systems and Networks erschienen ist.

Cyberangriffe auf Drohnen zielen nicht nur auf die Manipulation deren Sensoren ab, etwa durch GPS-Spoofing gefälschte Koordinaten vorzugaukeln, um so die Position der Drohne zu beeinflussen. Sondern sie versuchen zunehmend, direkten Einfluss auf das Steuerungs- und Antriebssystem zu nehmen. So wird etwa Malware in die Hardware der Drohne eingeschleust, sodass sie von Angreifern übernommen und manipuliert werden kann.

"Aus diesem Grund verpasst ein Erkennungs- und Wiederherstellungssystem, das nur die Sensoren berücksichtigt, den Blick für das Gesamtbild", sagt Muneeba Asif, Doktorandin an der FIU und Mitautorin der Studie. "Es wird blind für andere Angriffe sein, die im gesamten System und auf verschiedenen Ebenen stattfinden."

Erkennung von Hardware- und Sensoranomalien

SHIELD soll Anomalien in der Sensorik und in der Hardware erkennen. Plötzliche Stromspitzen oder überlastete Prozessoren etwa geben Hinweise darauf, dass ein Cyberangriff auf eine Drohne erfolgt. Es gebe jedoch noch weitere vielfältige Indikatoren der Batterie und weiterer Drohnenkomponenten, die auf einen Angriff hindeuten können, sagen die FIU-Wissenschaftler. Die Forscher haben in mehreren Hardware-in-the-Loop-Simulationen im Labor herausgefunden, dass jeder Cyberangriff auf eine Drohne eine einzigartige Signatur hinterlässt und unterschiedliche Auswirkungen auf das Drohnensystem hat.

Die Wissenschaftler trainierten KI-Modelle mit Hardware- und Sensordaten, um mit den Modellen dann Anomalien in den Steuerungs-, Antriebs- und Sensordaten feststellen zu können. Mögliche Angriffe werden zusätzlich entsprechend klassifiziert und ein passender Wiederherstellungsprozess eingeleitet. Das funktionierte im Labor innerhalb einer Sekunde. Meist lag die durchschnittliche Erkennungszeit bei 0,21 Sekunden, die Wiederherstellungszeit bei 0,36 Sekunden.

Das System wollen die Forscher nun ausgiebig weiteren Tests unterziehen und dann in die Praxis überführen.

(olb)