[論文レビュー] Compensation of Linear Attacks to Cyber Physical Systems through ARX System Identification

Soheila Barchinezhad, Mohammad Sayad Haghighi|arXiv (Cornell University)|Feb 13, 2020

Smart Grid Security and Resilience参考文献 34被引用数 6

ひとこと要約

本論文は、ARXシステム同定を用いて線形すり替え攻撃下における情報物理システム（CPS）の不正侵入検出および補償フレームワークを提案する。リアルタイムのシステム出力とオンライン同定器から得られるモデル予測出力との継続的比較により、異常を検出し、攻撃下での安定性回復を目的とした再同定とコントローラー再設計をトリガーする。

ABSTRACT

Cyber-Physical Systems (CPSs) are vastly used in today's cities critical infrastructure. The cyber part of these systems usually has a network component through which cyber attacks can be launched. In this paper, we first design an intrusion detection system (IDS) by identifying the plant. We assume the initial operation period of the CPS is attack-free and learn the plant model. Then, we compare the expected output found via the identifier with the real one coming through the feedback link. Any difference greater than a threshold is deemed to be an anomaly. To compensate, once the IDS flags a change in the loop, we restart the system identification to find the new transfer function. With the estimation of the new transfer function at hand, a new controller is designed to keep the system stable. To test the idea, we took a DC motor as the plant and employed ARX identifier. MATLAB Simulink environment was used to test the proposed intrusion detection and compensation framework. We applied a set of deception attacks to the forward channel in our experiments. The obtained results prove that our detection strategy works well and timely reacts to anomalies. Moreover, they show that the compensation strategy is also effective and keeps the system stable under such attacks.

研究の動機と目的

• 制御ループにおける線形すり替え攻撃に対する情報物理システム（CPS）の脆弱性に対処すること。
• 通常運用時におけるシステム同定に基づくリアルタイム侵入検出メカニズムの開発。
• 攻撃検出後にシステムの安定性を回復するための動的補償戦略の設計。
• DCモーターをプラントとするシミュレーテッドCPS環境で、フレームワークの有効性を検証すること。

提案手法

• 初期の攻撃なし期間中にARX（自己回帰型で外部入力を有する）モデル同定を用いてプラントのダイナミクスを学習する。
• リアルタイムフィードバック出力とARXモデルが予測する出力との比較により、異常を検出する。
• 予測誤差が事前に定義された限界を超えた場合に、しきい値ベースのアラートを発動し、攻撃の可能性を示唆する。
• 異常検出後、攻撃下での新しいプラント伝達関数の推定を目的として、システム同定を再起動する。
• 更新されたARXモデルを用いてコントローラーを再設計し、損傷状態下でのシステム安定化を図る。
• DCモーターをCPSプラントとして用い、MATLAB/Simulinkでフレームワークを実装・テストする。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 ARXベースのシステム同定は、CPS制御ループにおける線形すり替え攻撃を効果的に検出できるか？
• RQ2 システム同定モジュールは、攻撃によって引き起こされるずれをどの程度の速さと正確さで検出できるか？
• RQ3 再同定およびコントローラー再設計プロセスは、攻撃後にもシステムの安定性を回復できるか？
• RQ4 さまざまな種類の線形攻撃下で、検出および補償フレームワークの性能はいかがなものか？
• RQ5 しきい値ベースの異常検出メカニズムは、感度と誤検出のバランスをどのようにとるか？

主な発見

• 侵入検出システムは、フロントチャネルに対するすり替え攻撃をタイムリーに検出できた。
• 攻撃発生時、ARXモデルと実システム出力との間の予測誤差がしきい値を超えたことから、異常検出が確認された。
• 異常検出後、システムはプラントモデルを再同定し、コントローラーを再設計してシステムを安定化させた。
• シミュレーション結果により、補償戦略が攻撃下でもシステムの安定性を効果的に回復したことが確認された。
• フレームワークは、制御ループ内での線形攻撃に対してもシステム性能の維持に優れたロバストネスを示した。
• ARXモデリングの使用により、リアルタイム応用に適した正確で計算効率の良いシステム同定が可能になった。