ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНАЯ КИБЕРЗАЩИТА НА ОСНОВЕ МИКРОПРОЦЕССОРА И ВЫСОКОСКОРОСТНОЕ ШИФРОВАНИЕ ДАННЫХ ДЛЯ СПУТНИКОВ LEO
DOI:
https://doi.org/10.56132/2791-3368-2026-3-67-134-147Ключевые слова:
Ascon, TinyML, адаптивное аутентифицированное шифрование, киберзащита, легковесная криптография, обнаружение аномалий, спутники LEOАннотация
Спутники на низкой околоземной орбите (НОО) нуждаются в системах связи, обеспечивающих высокоскоростное шифрование и надежные решения в области кибербезопасности, при этом учитывая ограничения доступных ресурсов. В данной статье предлагается новое решение, адаптивная к угрозам облегченная бортовая система безопасности, представляющая собой унифицированную архитектуру системы обнаружения аномалий TinyML в реальном времени и адаптивного аутентифицированного шифрования Ascon-128. Облегченная бортовая система обнаружения непрерывно определяет уровень угрозы и корректирует количество раундов шифрования, чтобы обеспечить минимальный уровень безопасности. Была разработана и протестирована тестовая установка с регулируемым модулем AEAD Ascon-128, 221 параметром детектора TinyML и адаптивным контроллером с замкнутым контуром. В тестовой установке, работающей на FPGA с частотой 200 МГц, предложенное решение продемонстрировало замечательные показатели AUC 0,997, полноты 96,6% и частоты ложных срабатываний 0,7%. Адаптивный модуль смог достичь пропускной способности 1,28–3,20 Гбит/с. В ходе моделирования орбитальной миссии предложенная система TALOS-LEO увеличила пропускную способность на 100,7%, снизила потребление на 42% по сравнению со статической конфигурацией повышенной безопасности и достигла на 20,4% большей пропускной способности по сравнению с обычной системой, использующей стандартную реализацию Ascon.
Скачивания
Библиографические ссылки
1. Mahmood, N. T. (2025). Securing IoT Devices against Quantum Threats: Developing a Framework for Future-Proof Encryption. CyberSystem Journal, 2(2), 106-120. https://doi.org/10.57238/csj.2025.1019
2. Tang, H., Yu, N., Min, P., Guo, R., & Zhang, G. (2026). In-sensor-memory computing for post-Von Neumann intelligence: a perspective. Nano-micro letters, 18(1), 338. https://doi.org/10.1007/s40820-026-02191-y
3. Roper, James. "The rise of e-commerce: From dot to dominance." (2023): 1-304. https://doi.org/10.3828/liverpool/9781789620818.003.0003
4. Ryu, C., Lee, J. H., Kim, D. H., Lee, H. S., Kim, Y. S., Han, J. H., & Kim, J. N. (2024). A Comprehensive Survey of TPM for Defense Systems. KSII Transactions on Internet & Information Systems, 18(7), 1953. https://doi.org/10.3837/tiis.2024.07.012
5. Chandel, P. A Systematic Review of Cyber Security on Smart Energy Meter Analytics: Cyber Attacks, Applications, Methodologies, and Challenges. https://doi.org/10.4018/978-1-5225-5634-3.ch013
6. Nygård, A. R., & Katsikas, S. K. (2023). Leveraging Hardware Reverse Engineering to Improve the Cyber Security and Resilience of the Smart Grid. In SECRYPT (pp. 610-616). https://doi.org/10.5220/0012046000003555
7. Masood, T., Abdo, J., & Iqbal, A. (2025). Protection of Electrical Power Distribution Systems: Smart Grid, Microgrid, AI, and Cyber Security. John Wiley & Sons. https://doi.org/10.1002/9781394327676
8. Hossain, M. R., & Bhardwaj, T. (2023). Deep Learning Aided Intrusion Detection for Smart Grid Cyber Security. In Artificial Intelligence in Cyber Security: Theories and Applications (pp. 99-112). Cham: Springer International Publishing. https://doi.org/10.1007/978-3-031-28581-3_10
9. Bakyt, M., La Spada, L., Moldamurat, K., Kadirbek, Z., & Yermekov, F. (2024, December). Review of Data Security Methods using Low-Earth Orbiters for High-Speed Encryption. In 2024 4th International Conference on Ubiquitous Computing and Intelligent Information Systems (ICUIS) (pp. 1366-1375). IEEE. https://doi.org/10.1109/icuis64676.2024.10867245
10. Zhang, C., Yu, H., Shi, S., Li, S., Shi, Y., Burger, E., ... & Lou, W. (2025, May). StarCast: a secure and spectrum-efficient group communication scheme for LEO satellite networks. In 2025 IEEE International Symposium on Dynamic Spectrum Access Networks (DySPAN) (pp. 1-10). IEEE. https://doi.org/10.1109/dyspan64764.2025.11115935
11. Zuo, P., Wei, J., Zhang, K., Liu, X., Guo, C., & Hu, R. (2023). An intelligent encryption decision method for autonomous domain of multilayer satellite network. Alexandria Engineering Journal, 81, 337-346. https://doi.org/10.1016/j.aej.2023.08.072
12. Rashid, F. B., Rankothge, W., Sadeghi, S., Mohammadian, H., & Ghorbani, A. (2024). Privacy-Preserving for Images in Satellite Communications: A Comprehensive Review of Chaos-Based Encryption. arXiv preprint arXiv:2410.21177. https://doi.org/10.1016/j.cose.2024.104156
13. Xia, M., Hu, S., Luo, H., Yan, T., & Shi, Y. (2022). Data naming mechanism of LEO satellite mega-constellations for the Internet of Things. Applied Sciences, 12(14), 7083. https://doi.org/10.3390/app12147083
14. Coppola, D., Mumtaz, A., Camurati, G., Sathaye, H., Singh, M., & Capkun, S. (2025). {LEO-Range}: Physical Layer Design for Secure Ranging with Low Earth Orbiting Satellites. In 34th USENIX Security Symposium (USENIX Security 25) (pp. 7059-7075). https://doi.org/10.14722/ndss.2022.23151
15. Yue, P., An, J., Zhang, J., Ye, J., Pan, G., Wang, S., ... & Hanzo, L. (2023). Low earth orbit satellite security and reliability: Issues, solutions, and the road ahead. IEEE Communications Surveys & Tutorials, 25(3), 1604-1652. https://doi.org/10.1109/comst.2023.3296160
