[論文レビュー] Secure Estimation based Kalman Filter for Cyber-Physical Systems against Adversarial Attacks

Young Hwan Chang, Qie Hu+1 more|arXiv (Cornell University)|Dec 11, 2015

Wireless Communication Security Techniques被引用数 12

ひとこと要約

本稿では、時間変動するセンサー攻撃を受けるサイバーフィジカルシステム（CPS）に対して、安全な推定に基づくカルマンフィルタを提案する。攻撃を受けるセンサーの集合は動的に変化しうる。l₁-最適化と完全な状態回復のための新規十分条件を用いることで、有界な攻撃率下でも正確な復号を保証し、カルマンフィルタと組み合わせることで実用的性能を向上させる。ドローン（UAV）における攻撃シナリオで検証された。

ABSTRACT

Cyber-physical systems are found in many applications such as power networks, manufacturing processes, and air and ground transportation systems. Maintaining security of these systems under cyber attacks is an important and challenging task, since these attacks can be erratic and thus difficult to model. Secure estimation problems study how to estimate the true system states when measurements are corrupted and/or control inputs are compromised by attackers. The authors in [1] proposed a secure estimation method when the set of attacked nodes (sensors, controllers) is fixed. In this paper, we extend these results to scenarios in which the set of attacked nodes can change over time. We formulate this secure estimation problem into the classical error correction problem [2] and we show that accurate decoding can be guaranteed under a certain condition. Furthermore, we propose a combined secure estimation method with our proposed secure estimator and the Kalman Filter for improved practical performance. Finally, we demonstrate the performance of our method through simulations of two scenarios where an unmanned aerial vehicle is under adversarial attack.

研究の動機と目的

• 先行の安全推定手法が攻撃を受けるセンサーの集合が固定であると仮定しているという限界を解消し、適応的攻撃者に対して脆弱であるのを防ぐ。
• 時間経過とともに攻撃を受けるセンサーの集合が変化する動的攻撃を処理できる安全なデコーダーを開発する。
• 有界な攻撃率下で完全な状態回復を理論的に保証し、従来の静的攻撃モデルの訂正能力と一致させる。
• ノイズや偶発的な復号エラーを低減するため、安全推定器を標準カルマンフィルタと統合することで、実用的推定精度を向上させる。
• 無人航空機（UAV）を対象とした現実的で攻撃パターンが変化する敵対的シナリオにおいて、本手法の有効性を示す。

提案手法

• 符号理論的枠組みを用いて、安全推定問題を古典的な誤り訂正（EC）問題として定式化する。
• 任意で無限大の攻撃信号に対しても、破損した測定値から真のシステム状態を効率的に再構成できるl₁-最適化に基づくデコーダーを提案する。
• 制限的等長性性質（RIP）の検証が難しいことを前提としない、完全な状態回復のための十分条件を確立する。
• 時間に依存する攻撃モデルを導入し、攻撃を受けるセンサーの集合が時間とともに変化することを許容することで、適応的攻撃者に対する耐性を高める。
• 安全推定器と標準カルマンフィルタを組み合わせることで、偶発的な推定エラーと測定ノイズをフィルタリングし、実用的性能を向上させる。
• 一般化されたバーデモンド行列の性質を活用し、時間ステップ間での信号キャンセレーションが有界であることを証明し、理論的回復保証を可能にする。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 線形定常サイバーフィジカルシステムにおいて、時間変動するセンサー攻撃を扱える安全推定手法を設計できるか？
• RQ2 動的攻撃シナリオ下で、安全に訂正可能なセンサーの最大数は何か？ これは静的ケースと一致するか？
• RQ3 制限的等長性性質（RIP）に依存しない完全な状態回復のための十分条件を導出できるか？
• RQ4 安全推定器とカルマンフィルタを組み合わせることで、ノイズや偶発的エラーの影響を受ける状況でも推定精度がどのように向上するか？
• RQ5 提案手法は、攻撃パターンが変化するドローン（UAV）システムにおける現実的で敵対的な攻撃を効果的に防げるか？

主な発見

• 提案デコーダーは、[1] の静的攻撃モデルと同等の最大攻撃率下で完全な状態回復を保証するが、より一般的な時間変動型攻撃を扱える。
• 制限的等長性性質（RIP）の検証を必要としない完全回復のための十分条件が導出され、実装可能性が向上する。
• 理論的解析により、m 個の固有ベクトルの組み合わせに対して、時間ステップ間での信号キャンセレーションの数が (m−1)·s₁₂⋯ₘ で有界であることが示され、安定な回復が保証される。
• シミュレーション結果から、安全推定器とカルマンフィルタを組み合わせた手法が、UAVの攻撃シナリオにおいて、安全推定器単体よりも顕著に推定精度を向上させることを示した。
• 本手法は、無限大の任意の攻撃信号に対しても処理可能であり、攻撃者がセンサーを動的に切り替える状況でもシステムの安定性を維持できる。
• 攻撃者がGPS信号と制御信号を操作する2つのUAVシナリオで検証された結果、敵対的条件下でも高い耐性と回復力を持つことが示された。