[論文レビュー] Secure Estimation for Unmanned Aerial Vehicles against Adversarial Cyber Attacks.

Qie Hu, Young Hwan Chang+1 more|arXiv (Cornell University)|Jan 1, 2016

Guidance and Control Systems被引用数 2

ひとこと要約

本稿では、攻撃者に関する最小限の仮定のもとで、任意で無限大に及ぶ時間変動型のセンサー攻撃に耐性を持つ、計算的に効率的な安全な推定器を提案する。カルマンフィルタと組み合わせることで、敵対的サイバー攻撃下でも頑健な状態推定を達成し、2つのUAV攻撃シナリオにおけるシミュレーションで検証された。

ABSTRACT

In the coming years, usage of Unmanned Aerial Vehicles (UAVs) is expected to grow tremendously. Maintaining security of UAVs under cyber attacks is an important yet challenging task, as these attacks are often erratic and difficult to predict. Secure estimation problems study how to estimate the states of a dynamical system from a set of noisy and maliciously corrupted sensor measurements. The fewer assumptions that an estimator makes about the attacker, the larger the set of attacks it can protect the system against. In this paper, we focus on sensor attacks on UAVs and attempt to design a secure estimator for linear time-invariant systems based on as few assumptions about the attackers as possible. We propose a computationally efficient estimator that protects the system against arbitrary and unbounded attacks, where the set of attacked sensors can also change over time. In addition, we propose to combine our secure estimator with a Kalman Filter for improved practical performance and demonstrate its effectiveness through simulations of two scenarios where an UAV is under adversarial cyber attack.

研究の動機と目的

• UAVのセンサー測定値に対する予測不能で無限大の敵対的サイバー攻撃に対処する課題に取り組む。
• 攻撃者の行動に関する最小限の仮定で動作する安全な推定器を設計し、耐性を最大化する。
• 攻撃を受けるセンサーの集合が時間とともに変化しても、推定器が効果を発揮し続けることを保証する。
• 安全推定器をカルマンフィルタと統合することで、実用的な推定精度を向上させる。
• 現実的なUAV攻撃シミュレーションシナリオを通じて、提案手法の有効性を実証する。

提案手法

• 攻撃者の行動に関する仮定を最小限に抑えた線形時不変システムのための安全推定器を開発する。
• 任意で無限大の測定値の改ざんに耐えられるように、安全推定問題を定式化する。
• 攻撃パターンの事前知識がなくても、悪意のあるセンサー入力を特定・緩和できる計算的に効率の良いアルゴリズムを設計する。
• 攻撃を受けるセンサーの集合が時間とともに変化しても、継続的なシステムの耐性を確保する。
• 標準的なカルマンフィルタと安全推定器を統合し、実用的なUAV運用における推定精度を向上させる。
• シミュレーションベースの評価により、現実の敵対的攻撃条件下での推定器の性能を検証する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 攻撃者に関する最小限の仮定のもとで、任意で無限大のセンサー攻撃に耐えられる安全推定器は、どのように設計できるか？
• RQ2 攻撃を受けるセンサーの集合の動的変化が、安全推定器の性能および安定性に与える影響は何か？
• RQ3 安全推定器をカルマンフィルタと組み合わせることで、実世界のUAVシナリオにおける推定精度はどのように向上するか？
• RQ4 攻撃者が境界やパターンに制約されない場合、どの程度の耐性が達成可能か？

主な発見

• 提案された安全推定器は、攻撃特性の事前知識がなくても、任意で無限大のセンサー攻撃に効果的に耐えられる。
• 攻撃を受けるセンサーの集合が時間とともに変化しても、推定器はシステムの安定性と推定精度を維持する。
• カルマンフィルタと統合することで、シミュレーション環境における安全推定器の実用的推定性能が顕著に向上する。
• シミュレーション結果から、2つの異なるUAV攻撃シナリオにおいて本手法の頑健性が確認され、敵対的条件下での実用性が裏付けられた。
• 本手法は高い計算効率を達成しており、UAVプラットフォームにおけるリアルタイム配備に適している。