[논문 리뷰] Secure Estimation for Unmanned Aerial Vehicles against Adversarial Cyber Attacks.

Qie Hu, Young Hwan Chang외 1명|arXiv (Cornell University)|2016. 01. 01.

Guidance and Control Systems인용 수 2

한 줄 요약

이 논문은 선형 정적 시간 시스템(UAV)에 대해 계산적으로 효율적인 보안 추정기 기법을 제안하며, 공격자에 대한 최소한의 가정 하에 임의의, 무bound의, 시간에 따라 변하는 센서 공격에 저항한다. 칼만 필터와 조합함으로써, 공격자가 존재하는 환경에서도 강건한 상태 추정을 달성하였으며, 두 가지 UAV 공격 시나리오에서 시뮬레이션을 통해 검증되었다.

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.

연구 동기 및 목표

• 센서 측정치에 대한 예측 불가능하고 무bound의 악성 사이버 공격으로부터 UAV를 보호하는 도전 과제를 해결한다.
• 공격자 행동에 대한 최소한의 가정으로 작동하는 보안 추정기를 설계하여 내성적 저항력을 극대화한다.
• 공격을 받는 센서 집합이 시간에 따라 동적으로 변화하더라도 추정기가 여전히 효과적으로 기능하도록 보장한다.
• 보안 추정기를 칼만 필터와 통합하여 실질적인 추정 정확도를 향상시킨다.
• 실제 UAV 공격 시뮬레이션 시나리오를 통해 제안된 접근법의 효과성을 입증한다.

제안 방법

• 공격자 행동에 대한 최소한의 가정 하에 작동하는 선형 정적 시간 시스템을 위한 보안 추정기 기법을 개발한다.
• 임의의 측정값 오염과 무bound한 오염을 수용할 수 있도록 보안 추정 문제를 수립한다.
• 공격 패턴에 대한 사전 지식 없이 악성 센서 입력을 식별하고 완화할 수 있는 계산적으로 효율적인 알고리즘을 설계한다.
• 시간이 지남에 따라 공격을 받는 센서 집합이 동적으로 변화하더라도 지속적인 시스템 내성 확보를 가능하게 한다.
• 표준 칼만 필터와 보안 추정기를 통합하여 실질적인 UAV 운영 환경에서의 추정 정확도를 향상시킨다.
• 시뮬레이션 기반 평가를 통해 실제 악성 공격 조건 하에서 추정기 성능을 검증한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 어떻게 공격자에 대한 최소한의 가정 하에 임의의, 무bound의 센서 공격을 저항할 수 있는 보안 추정기를 설계할 수 있는가?
• RQ2 공격을 받는 센서 집합의 동적 변화가 보안 추정기의 성능과 안정성에 미치는 영향은 무엇인가?
• RQ3 보안 추정기를 칼만 필터와 통합함으로써 실세계 UAV 환경에서 추정 정확도는 어떻게 향상되는가?
• RQ4 공격자가 범위나 패턴에 제약이 없을 경우, 얼마나 높은 수준의 내성성을 달성할 수 있는가?

주요 결과

• 제안된 보안 추정기는 공격 특성에 대한 사전 지식 없이도 임의의, 무bound의 센서 공격에 효과적으로 저항한다.
• 공격을 받는 센서 집합이 시간이 지남에 따라 변화하더라도 추정기는 시스템 안정성과 추정 정확도를 유지한다.
• 칼만 필터와의 통합은 시뮬레이션 환경에서 보안 추정기의 실질적 추정 성능을 크게 향상시킨다.
• 시뮬레이션 결과는 두 가지 다른 UAV 공격 시나리오에서 본 방법의 강건성을 입증하며, 악성 조건 하에서도 실현 가능함을 확인한다.
• 이 방법은 높은 계산 효율성을 달성하여 UAV 플랫폼에서 실시간 배포에 적합하다.