一种基于LSTM遥测恢复与多源置信度评分的硬件软件复合系统，用于在逻辑数据损坏情况下重建无人机数字轨迹

《Journal of Cybersecurity and Privacy》：A Hardware-Software Complex for the Reconstruction of Unmanned Aerial Vehicle Digital Traces Under Logical Data Damage Using LSTM-Based Telemetry Recovery and Multi-Source Confidence Scoring

　　

摘要

(1) 背景：在犯罪事件、 airspace侵犯以及军事行动中，无人机留下的数字痕迹愈发重要，因此对这类数字痕迹的重建便成为一项关键任务。但目前诸如DatCon、Autopsy和GRYPHON之类的工具，在飞行日志出现逻辑损坏、碎片化或部分丢失时无法恢复遥测数据，且也无法对所恢复信息的可靠性进行定量评估。(2) 方法：该系统由硬件与软件共同构成，包括法医工作站、硬件写保护装置以及SD/microSD/eMMC适配器；还有一组用于从文件中提取相关数据、对DAT/BIN/CSV格式的日志进行结构解析的软件模块，以及基于双层LSTM架构用于重建缺失遥测数据的神经网络模块；此外还有个多源数据关联模块，能够整合飞行日志、遥测数据、媒体元数据以及控制器产生的数据；还有一个名为“置信度评分”的模块，可用于计算数据的可靠性；最后还有一个可视化模块，可在电子地图上呈现重建后的飞行轨迹。(3) 结果：该系统已在10架不同型号的无人机上进行了105次飞行测试，共收集到492份飞行日志、10,435个媒体文件，数据存储总量达624GB。在数据提取阶段，该系统能从8类特征数据中恢复98.7%的信息；LSTM模块则能以的精度恢复所有5项遥测参数，单次水平位置误差为6.8米，经过多源数据关联处理后这一数值可降至4.7米，低于5米的操作目标值，也达到了消费级GNSS的精度标准；数据恢复精度还会随数据间隙长度的变化而变化，其变化规律可用以下公式表示米；其中46.8%的恢复数据属于高置信度区间；在整体数据恢复率方面，该系统的表现优于DatCon、Autopsy + DJI Analyzer和GRYPHON，优势在22%至35%之间，而在平均水平位置误差方面，其数值为4.7米，而其他工具的误差则在12.4米至18.7米之间，相当于前者的约2.6倍。(4) 结论：通过写保护硬件数据采集、遥测数据的神经网络重建以及定量置信度评估相结合的方式，该系统构建了一套结构化的法医分析流程，填补了无人机数字法医分析领域的现有空白；需要指出的是，技术上的数据重建精度本身并不等同于其在法律上的有效性，后者的判定仍需依据不同司法管辖区的具体证据标准。