[논문 리뷰] iSTRICT: An Interdependent Strategic Trust Mechanism for the Cloud-Enabled Internet of Controlled Things

Jeffrey Pawlick, Juntao Chen외 1명|arXiv (Cornell University)|2018. 05. 01.

Smart Grid Security and Resilience참고 문헌 34인용 수 3

한 줄 요약

iSTRICT는 클라우드 기반 인공지능 제어 사물 인터넷(IoCT)를 위한 게임이론적이고 상호의존적인 신뢰 메커니즘을 제안하며, APT 모델링을 위해 FlipIt 게임, 장치-클라우드 상호작용을 위해 신호 게임, 물리 계층의 유틸리티 정량화를 위해 최적 제어를 통합한다. 이 메커니즘은 Gestalt 나시 균형(GNE)을 통해 악성 공격에 대한 최악의 경우 위험 확률 보장을 달성하며, 자율주행 차량 응용 분야에서 단순 전략 대비 성능 손실을 최소 6배 이상 감소시킨다.

ABSTRACT

The cloud-enabled Internet of controlled things (IoCT) envisions a network of sensors, controllers, and actuators connected through a local cloud in order to intelligently control physical devices. Because cloud services are vulnerable to advanced persistent threats (APTs), each device in the IoCT must strategically decide whether to trust cloud services that may be compromised. In this paper, we present iSTRICT, an interdependent strategic trust mechanism for the cloud-enabled IoCT. iSTRICT is composed of three interdependent layers. In the cloud layer, iSTRICT uses FlipIt games to conceptualize APTs. In the communication layer, it captures the interaction between devices and the cloud using signaling games. In the physical layer, iSTRICT uses optimal control to quantify the utilities in the higher level games. Best response dynamics link the three layers in an overall "game-of-games," for which the outcome is captured by a concept called Gestalt Nash equilibrium (GNE). We prove the existence of a GNE under a set of natural assumptions and develop an adaptive algorithm to iteratively compute the equilibrium. Finally, we apply iSTRICT to trust management for autonomous vehicles that rely on measurements from remote sources. We show that strategic trust in the communication layer achieves a worst-case probability of compromise for any attack and defense costs in the cyber layer.

연구 동기 및 목표

• 고도화된 지속적 위협(APT)에 의해 손상될 수 있는 클라우드 서비스에 대해 장치가 어떤 클라우드 신호를 신뢰할지 결정해야 하는 전략적 신뢰 딜레마를 해결하기 위해.
• 클라우드(APT 위협에 의한 손상), 통신(신뢰 신호), 물리(제어 성능)의 세 계층 간 상호의존적인 의사결정을 모델링하기 위해.
• 세 계층 간의 전략적 상호작용을 포괄하고 최악의 공격에 대한 강건성을 보장하는 통합 균형 개념인 Gestalt 나시 균형(GNE)을 개발하기 위해.
• 해당 메커니즘이 자율주행 차량 네트워크에서 효과적임을 입증하기 위해, 여기서는 적대자가 원격 센서 데이터를 조작할 수 있음.

제안 방법

• 공격자와 방어자가 클라우드 서비스를 점거하고 재점거하는 전략적 상호작용을 표현하기 위해 클라우드 계층에서 APT를 FlipIt 게임으로 모델링한다.
• 장치의 신뢰 결정을 클라우드 신호의 위험 평가 기반으로 모델링하기 위해 통신 계층에서 신호 게임을 사용한다.
• 왜곡된 제어 신호로 인한 유틸리티와 성능 손실을 정량화하기 위해 물리 계층에서 최적 제어 이론을 적용한다.
• 세 계층을 게임의 게임 프레임워크로 통합하며, 최적 반응 역학을 통해 이들을 통합된 전략적 상호작용으로 연결한다.
• 자연스러운 가정 하에 Gestalt 나시 균형(GNE)의 존재를 증명하고, 이를 반복적으로 계산할 수 있는 적응형 알고리즘을 개발한다.
• 손상된 센서에서 유래한 큰 편향 항목을 거부하기 위해 혁신 게이트와 관측기 기반 최적 제어를 활용하며, 적응형 공격자에 대응하기 위해 혼합 전략을 사용한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 클라우드 서비스가 APT에 의해 손상될 수 있는 클라우드 기반 IoCT 환경에서 전략적 신뢰는 어떻게 모델링할 수 있는가?
• RQ2 사이버-물리 시스템에서 클라우드, 통신, 물리 계층 간의 상호의존적인 전략적 의사결정을 포괄하는 균형 개념은 무엇인가?
• RQ3 장치가 손상된 클라우드 서비스로부터의 신호를 완전히 거부할 수 없는 상황에서도, 최악의 경우의 손상 확률을 보장할 수 있는가?
• RQ4 신호 게임에 혼합 전략을 포함시키면 적응형 공격자에 대한 내성적 강건성은 어떻게 향상되는가?
• RQ5 실세계 응용 분야인 자율주행 차량에서 제안된 메커니즘이 비전략적 또는 단순 전략적 신뢰 전략 대비 어떤 성능 향상을 달성하는가?

주요 결과

• 제안된 iSTRICT 메커니즘은 클라우드 계층의 공격 및 방어 비용 구성에 관계없이, 장치가 손상된 클라우드 서비스로부터의 신호를 완전히 거부할 수 없는 상황에서도 최악의 경우 손상 확률을 보장한다.
• 자연스러운 가정 하에 Gestalt 나시 균형(GNE)이 존재하며, 이를 반복적으로 계산할 수 있는 적응형 알고리즘이 존재하여 세 계층 간 전략적 안정성을 확보한다.
• 자율주행 차량 시뮬레이션에서 iSTRICT는 전략적 및 비전략적 공격자 모두에 대해 기준 전략 대비 비용 기준을 최소 6배 이상 감소시킨다.
• 신호 게임에서의 혼합 전략은 반복적인 손상 및 신뢰 주기를 방지하며, 공격자가 이탈으로부터 이득을 볼 수 없는 유일한 균형에서 시스템을 안정화시킨다.
• 혁신 게이트는 악성 신호에서 유래한 큰 편향 항목을 효과적으로 거부하며, 전략적 위험 임계값은 노이즈가 존재하는 상황에서도 낮은 위험의 신호만을 신뢰하도록 보장한다.
• GNE 프레임워크의 모듈식 설계 덕분에 장치가 추가되거나 제거될 경우 전체 균형 재계산 없이도 점진적인 업데이트가 가능하다.