Autor: GALLARDO LÓPEZ, Francisco
Título: Artificial Intelligence Techniques for GNSS Spoofing Protection: Applications to Galileo
Fecha: 2026
Materia: ---
Escuela: E.T.S.I. Y SISTEMAS DE TELECOMUNICACIÓN
Departamento: INGENIERIA AUDIOVISUAL Y COMUNICACIONES
Acceso electrónico: https://oa.upm.es/95397/
Director/a(s):
- Director/a: PÉREZ YUSTE, Antonio
Resumen: Global Navigation Satellite System(s) (GNSS) are critical enablers for applications such as aviation, telecommunications, power grid synchronization, and land navigation. However, their increasing ubiquity also exposes them to sophisticated threats, particularly signal spoofing attacks. Galileo, the European GNSS, has introduced the Open Service Navigation Message Authentication (OS-NMA) mechanism, which enables cryptographic validation of navigation messages. This thesis focuses on developing advanced spoofing protection methods that leverage this authentication capability. The main objectives of this research are: to assess the role and effectiveness of Galileo OSNMA against advanced attacks such as Secure Code Estimation and Replay (SCER) (when integrated with signal-domain analysis), machine learning, and fingerprinting techniques in realistic spoofing scenarios; to investigate the use of artificial intelligence for automated spoofing detection; and to assess the viability of satellite-based detection techniques for real-time spoofing identification. Key findings include evidence that OS-NMA, when combined with signal analysis and machine learning algorithms, significantly enhances spoofing detection performance. Two experimental units (CMCU (Central Machine Learning Computation Unit) and CFCU (Central Fingerprinting Computation Unit)) were developed to process GNSS signals and detect spoofing from both ground-based and space-based perspectives. Additionally, the concept of a spaceborne monitoring system named RESIST (RF analytical Evaluation of Signal In Space Threats) was introduced, under contract with the European Space Agency (ESA), enabling global detection of spoofing attacks via onboard sensors. In conclusion, this thesis demonstrates that navigation message authentication, together with modern signal analysis and AI techniques, can provide a robust and scalable framework for spoofing detection in Galileo. The proposed solutions are suitable for both conventional GNSS receivers and spaceborne platforms, contributing meaningfully to the security and resilience of navigation services. RESUMEN Los sistemas globales de navegación por satélite (GNSS) son fundamentales en aplicaciones críticas como la aviación, las telecomunicaciones, la sincronización de redes eléctricas y la navegación terrestre. Sin embargo, su creciente adopción también los expone a amenazas cada vez más sofisticadas, especialmente a ataques de suplantación de señal (spoofing). Galileo, el sistema europeo de navegación por satélite, ha introducido un mecanismo de autenticación de mensajes de navegación (OS-NMA) que proporciona capacidades criptográficas para validar la autenticidad de los datos de navegación. Esta tesis se centra en el desarrollo de métodos avanzados de protección frente al spoofing que aprovechan dicha autenticación. Los objetivos principales de esta investigación son: evaluar el papel y la eficacia del servicio Galileo OS-NMA frente a ataques avanzados como Secure Code Estimation and Replay (SCER), asumiendo que se integra con técnicas de análisis en el dominio de la señal, aprendizaje automático y fingerprinting en escenarios realistas de spoofing; investigar el uso de la inteligencia artificial para la detección automática de ataques de spoofing; y evaluar la viabilidad de técnicas de detección basadas en satélites para la identificación de ataques de spoofing en tiempo real. Entre los principales hallazgos se incluye la demostración de que el OS-NMA, si se combina con análisis de señales y algoritmos de aprendizaje automático, mejora significativamente la capacidad de detección de ataques de spoofing. Se desarrollaron dos unidades experimentales(CMCU (Central Machine Learning Computation Unit) y CFCU (Central Fingerprinting Computation Unit)) capaces de procesar señales GNSS y detectar suplantaciones tanto en tierra como desde el espacio (en el caso del CMCU). También se exploró el concepto de un sistema de monitorización espacial llamado RESIST (RF analytical Evaluation of Signal In Space Threats), bajo contrato con la Agencia Espacial Europea (ESA, European Space Agency), que permitiría detectar ataques de spoofing a nivel global mediante sensores embarcados. En conclusión, esta tesis demuestra que la autenticación del mensaje de navegación, junto con técnicas modernas de análisis de señal y aprendizaje automático, puede ofrecer un marco sólido y escalable para la detección de ataques de spoofing en Galileo. Las soluciones propuestas podrían aplicarse tanto en redes de detección en tierra (CMCU), combinando detección en la superficie terrestre y en el espacio (LEO, Low Earth Orbit) y también potencialmente en receptores GNSS tradicionales (CFCU).