Sistemul de Identificare Automată (AIS) reprezintă un instrument valoros în menținerea siguranței și securității maritime, în principal datorită funcțiilor sale de urmărire a navelor și de evitare a coliziunilor. Totuși, AIS este vulnerabil la diverse amenințări cibernetice, iar traseele navelor falsificate și simulate prin canale AIS reprezintă o preocupare semnificativă. Această lucrare analizează cinematica stochastică a mai multor nave maritime înregistrate în Marea Neagră. În plus, sunt evaluate mai multe modele de învățare automată care diferențiază traseele maritime autentice de cele falsificate. Au fost obținute performanțe de peste 98%. Conceptul principal al acestui studiu pornește de la recunoașterea faptului că predicția traiectoriilor viitoare ale navelor maritime este susceptibilă la erori de măsurare și de proces. Erorile de măsurare sunt generate în principal de inexactități ale sistemelor globale de navigație prin satelit, în timp ce erorile de proces provin din factori precum condițiile meteorologice, vântul, curenții și inconsistențele în direcția de guvernare a navelor. Modelele matematice generează, de obicei, trasee falsificate care nu prezintă variațiile de erori observate în datele autentice atunci când se prezic pozițiile, vitezele și direcțiile viitoare. Prin analiza și înțelegerea acestor surse de eroare, acest studiu demonstrează potențialul de a distinge traiectoriile maritime autentice de cele simulate, îmbunătățind astfel detectarea traseelor AIS falsificate.