Secure communication within the PX4 platform

PX4 platforma je jedna z nepoužívanějších softwarových balíčků pro řízení bezpilotníhosystému. Používá MAVLink protokol pro komunikaci mezi autopilotem, pozemní stanicía dalšími zařízeními v MAVLink síti. Je speciálně navržen pro bezpilotní systémy použí-vající rádia s nízkou datovou propustností. S rostoucím počtem těchto zařízení docházírovněž k růstu počtu útoků na tyto systémy. Tato diplomová práce obsahuje analízua popis bezpečnostních nedostatků v telemetrické komunikaci platformy PX4 běžící naprotokolu MAVLink. Na základě těchto nedostatků byla dále navržená a implementovánabezpečnostní řešení. Tato implementace zahrnuje šifrování, řízení přístupu, autentizacia systém pro výměnu klíčů. Bezpečnostní implementace je postavená na knihovně Mo-noCypher. Všechny části práce jsou naprogramováno v jazyce C. Cílem autora je sdíletvýsledky, kterých dosáhl s komunitou kolem paltformy PX4. Proto během finální částipráce vznikl pull request do veřejného repozitáře.PX4 platform is one of the most common software packages used to control unmanned systems. It uses the MAVLink protocol for communication between the autopilot, ground control station or other devices in the MAVLink network. This protocol is specially designed to suit unmanned systems using radio with low passthrough. With the rising number of unmanned systems, the number of cyber attacks on these devices is also increasing. This diploma thesis presents an analysis of the MAVLink protocol and PX4 platform, and describes possible security vulnerabilities in telemetry connection. Based on these findings, a security implementation was created. This implementation contains encryption, access control, authentication and a key exchange system. Security implementation is based on the MonoCypher cryptography library. The whole implementation was programmed in C language. Author's goal was to share results with the community around PX4 platform. Therefore, pull requests have been created to the public repository during the final part of thesis.

Detection Of Deferred Luggage In Public Areas

Goal of this paper is to describe created program for detection of deferred luggage in public areas, that could be possibly dangerous for their surrounding. Text describes usage of neural network YOLO for object detection from digital image. Paper also contains description of used object tracking algorithm and formula for image comparison. Algorithm for object tracking, has been implemented based on image comparison and distance between objects. Result of this project is application, that is able to detect deferred luggage

Detection of deferred luggage in public places

Cílem této práce je vytvořit program pro detekci odložených zavazadel na veřejnosti, které mohou být potenciální hrozbou pro jejich okolí. Součástí práce je popis detekční metody pro hledání objektů v digitálním obrazu. Text dále obsahuje popis použité neuronové sítě YOLO a metod pro porovnávání obrazů. V práci je rovněž popis navrženého algoritmu pro sledování objektů a detekci vlastnictví zavazadla. Výsledkem prace je program, který je schopen detekovat odložené zavazadlo na základě jeho pohybu a vlastnictví.Goal of this thesis is detection of left luggage in public areas, that could be possibly dangerous for their surrounding. Thesis describes detection methods for object detection from digital image. Thesis also contains description of used YOLO neural network and description of methods for image comparison. Text also describes implemented algorithm for object tracking and algorithm for detection of ownership. Result of this thesis is program, able to detect deferred luggage based on it's movement and ownership.

Detection Of Deferred Luggage In Public Areas

Goal of this paper is to describe created program for detection of deferred luggage in public areas, that could be possibly dangerous for their surrounding. Text describes usage of neural network YOLO for object detection from digital image. Paper also contains description of used object tracking algorithm and formula for image comparison. Algorithm for object tracking, has been implemented based on image comparison and distance between objects. Result of this project is application, that is able to detect deferred luggage