[論文レビュー] Event-Driven Safe and Resilient Control of Automated and Human-Driven Vehicles under EU-FDI Attacks

Yi Zhang, Yichao Wang+3 more|arXiv (Cornell University)|Mar 3, 2026

Traffic control and management被引用数 0

ひとこと要約

この論文は、イベント駆動型の安全で回復力のある (EDSR) 制御フレームワークを提示し、イベント駆動型障害物回避/リ Lyapunov 関数と適応攻撃補償を組み合わせて、EU-FDI 攻撃による加速度入力の下で混合交通の自動運転車 (CAV) の安全性と回復力を保証します。

ABSTRACT

This paper studies the safe and resilient control of Connected and Automated Vehicles (CAVs) operating in mixed traffic environments where they must interact with Human-Driven Vehicles (HDVs) under uncertain dynamics and exponentially unbounded false data injection (EU-FDI) attacks. These attacks pose serious threats to safety-critical applications. While resilient control strategies can mitigate adversarial effects, they often overlook collision avoidance requirements. Conversely, safety-critical approaches tend to assume nominal operating conditions and lack resilience to adversarial inputs. To address these challenges, we propose an event-driven safe and resilient (EDSR) control framework that integrates event-driven Control Barrier Functions (CBFs) and Control Lyapunov Functions (CLFs) with adaptive attack-resilient control. The framework further incorporates data-driven estimation of HDV behaviors to ensure safety and resilience against EU-FDI attacks. Specifically, we focus on the lane-changing maneuver of CAVs in the presence of unpredictable HDVs and EU-FDI attacks on acceleration inputs. The event-driven approach reduces computational load while maintaining real-time safety guarantees. Simulation results, including comparisons with conventional safety-critical control methods that lack resilience, validate the effectiveness and robustness of the proposed EDSR framework in achieving collision-free maneuvers, stable velocity regulation, and resilient operation under adversarial conditions.

研究の動機と目的

• 未知のダイナミクスと EU-FDI 攻撃の下でHDVと相互作用するCAVの安全制御を動機づける。
• 衝突回避を保証しつつ敵対的アクチュエータ入力に対する回復力を維持する。
• 攻撃時の安全性を保つためのデータ駆動型HDV挙動推定を組み込む。
• 安全保証を損なわずにイベント駆動更新による計算を削減する。

提案手法

• イベント駆動型の制御バリア関数 (CBF) と制御リ Lyapunov関数 (CLF) を適応的な攻撃耐性制御法則と統合する。
• HDV を適応型非線形ダイナミクスでモデル化し、HDV 状態をリアルタイムで推定する。
• EU-FDI 摂動下でも有効な安全性制約をCBF 条件へ変換する。
• イベントトリガー時に解かれる安全性維持型二次計画問題 (QP) の一連を定式化する。
• EU-FDI 注入加速操作扰動を打ち消す攻撃補償項を導入する。
• 攻撃下での速度制御の一様極限有界性 (UUB) を証明するリヤプノフに基づく議論を提供する。

Figure 1 : Illustration of a basic lane-changing maneuver: the yellow vehicle is an HDV, green vehicles are CAVs, and the grey vehicle is a slow-moving, uncontrollable vehicle.

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 HDV ダイナミクスが未知でEU-FDI 攻撃によって加速度 inputs が改ざんされる状況で、混合交通におけるCAVの安全制御をどのように維持できるか？
• RQ2 適応的攻撃補償を備えたイベント駆動型 CBF/CLF フレームワークは、最悪ケースの敵対的入力下で衝突回避と安定した速度制御を保証できるか？
• RQ3 EU-FDI 攻撃下での安全性維持において、イベント駆動QP更新と固定間隔更新の性能利点は何か？

主な発見

• EDSR フレームワークはシミュレーションで EU-FDI 攻撃下の衝突回避運動と安定した速度制御を達成する。
• 従来のイベント駆動型 CBF 法と比較して、EDSR は敵対的入力下で安全性と実現可能性を維持する。
• 適応HDVモデルと推定誤差を用いて、CBF 制約を用いて安全性を強制する。
• 攻撃補償は加速擾動を打ち消すことで頑健性を向上させ、QP 実現可能性を維持する。
• 横方向車線変更タスクは、提示シナリオでは安全距離を保ちながら有限の horizen（例: 6.5 秒）内に完了できる。

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