一种基于LLM多模态数据生成的无人机抗欺骗能力提升方法

本申请涉及欺骗数据生成技术领域，特别涉及一种基于LLM多模态数据生成的无人机抗欺骗能力提升方法，其中，方法包括：采集目标无人机执行飞行任务过程的多模态原始数据，并对其进行时间同步和预处理，以得到对应的多模态特征数据，且将多模态特征数据封装为统一结构化的文本描述信息；构建对应的标准化Prompt模板，并将其输入至大语言微调模型中，以输出目标格式的多模态欺骗数据；对多模态欺骗数据进行一致性检验，以构建欺骗数据集，进而基于反馈的动态优化机制，更新欺骗数据集，以供无人机后续用于增强抗欺骗训练或性能评估。本申请能够有效扩展攻击场景覆盖范围，降低了人工设计样本成本，且生成的欺骗样本更贴近真实攻击逻辑。