本文解决了无人航空器与地面站在5G网络中面临的网络安全挑战，提出了一种安全的通信架构。该架构结合了高级加密标准（AES）、椭圆曲线密码学（ECC）及CRYSTALS-Kyber，形成混合密码学方案，从而抵御量子攻击。实验表明，所提出的方案在性能上支撑高效的安全通信，显示了量子抵抗加密机制与基于人工智能的入侵检测系统结合的巨大潜力。

本文探讨了深度学习方法在航空器降落时间和航班客流量预测中的应用。研究表明，集成特征提取和多模态深度学习显著提高了预测准确性，降落时间平均减少17.2%。提出的模型有效处理不确定性，增强了调度的可信度，为公共交通预测提供了新思路。

该研究提出了一种基于深度注意力识别的解决方案，通过在认证的无人机中嵌入小型深度网络，识别攻击的直视和非直视情况，并通过数据操作和多数投票技术来补充深度网络的决策。研究了LSTM和Attention层的影响以及数据不足情况下的精度测试，结果显示该算法在直视和短距离非直视条件下的分类精度高于XGB分类器。

为了支持《无人驾驶航空器飞行管理暂行条例》的实施，国家标准化管理委员会提前实施了《民用无人驾驶航空器系统安全要求》。该标准对民用无人机提出了17个强制性技术要求，包括电子围栏、远程识别、应急处置等。此举有助于加强民用无人机产品安全，促进行业健康发展。