[논문 리뷰] Secure Platooning of Autonomous Vehicles Under Attacked GPS Data

Xingkang He, Ehsan Hashemi외 1명|arXiv (Cornell University)|2020. 03. 29.

Traffic control and management참고 문헌 18인용 수 11

한 줄 요약

이 논문은 GPS 스푸핑 공격 상황에서 자율 주행 차량을 위한 안전한 플라토닝 프레임워크를 제안하며, 카메라/레이더에서 얻은 상대 측정값과 국부적 혁신을 이용해 손상된 차량을 탐지한다. 포화 기반 상태 관측기와 분산 제어기를 통해 추정 오차와 플라토닝 오차가 점점 감소하는 경계를 유지하며, 알려지지 않은 공격과 시스템의 불확실성에도 불구하고 속도 공조와 고정된 차량 간 거리를 유지를 한다.

ABSTRACT

In this paper, we study how to secure the platooning of autonomous vehicles when an unknown vehicle is under attack and bounded system uncertainties exist. For the attacked vehicle, its position and speed measurements from GPS can be manipulated arbitrarily by a malicious attacker. First, to find out which vehicle is under attack, two detectors are proposed by using the relative measurements (by camera or radar) and the local innovation obtained through measurements from neighboring vehicles. Then, based on the results of the detectors, we design a local state observer for each vehicle by applying a saturation method to the measurement innovation. Moreover, based on the neighbor state estimates provided by the observer, a distributed controller is proposed to achieve the consensus in vehicle speed and keep fixed desired distance between two neighboring vehicles. The estimation error by the observer and the platooning error by the controller are shown to be asymptotically upper bounded under certain conditions. The effectiveness of the proposed methods is also evaluated in numerical simulations.

연구 동기 및 목표

• 알 수 없는 차량의 GPS 데이터가 악성 조작을 당할 때 차량 플라토닝을 보호하는 데 있어 핵심적인 과제를 해결한다.
• 이웃 차량으로부터의 상대 측정값과 국부적 혁신을 이용해 손상된 차량을 탐지한다.
• 오염된 GPS 데이터의 영향을 측정 혁신의 포화 처리를 통해 완화하는 강건한 국부적 상태 관측기를 설계한다.
• 이웃 차량의 상태 추정치를 기반으로 한 분산 제어기를 개발하여 속도 공조와 고정된 간격을 유도한다.
• 제한된 시스템의 불확실성과 공격 조건 하에서 추정 오차와 플라토닝 오차가 점점 감소하는 상한선을 확보한다.

제안 방법

• 카메라/레이더에서 얻은 상대 측정값과 세 명의 이웃 차량으로부터의 국부적 혁신을 이용해 공격을 받은 차량을 식별하기 위한 두 개의 검출기를 제안한다.
• 국부적 상태 관측기에서 측정 혁신에 포화 방법을 적용하여 오염된 GPS 데이터의 영향을 제한한다.
• 이웃 차량의 상태 추정치를 기반으로 한 분산 제어기를 구성하여 속도 공조를 이끌고 고정된 원하는 거리를 유지한다.
• 리아푸노프 기반 분석과 슈어 안정 시스템 모델을 사용하여 추정 오차와 플라토닝 오차의 경계를 유도한다.
• 선형 행렬부등식(LMI) 기법과 행렬 노름 분석을 적용하여 오차 동역학의 안정성과 경계성을 증명한다.
• 크로네커 곱과 고유값 성질을 활용하여 오차 시스템을 모델링하고 수렴 조건을 유도한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 공격에 대한 사전 지식 없이 차량 플라토닝에서 악성 공격자가 GPS 데이터를 조작하는 것을 어떻게 탐지할 수 있는가?
• RQ2 왜 악성으로 오염된 GPS 측정값이 자율 주행 차량의 상태 추정 과정을 불안정하게 만들지 않는가?
• RQ3 GPS 스푸닝 공격과 시스템의 불확실성에도 불구하고 분산 제어기가 어떻게 속도 공조와 고정된 차량 간 거리를 유지할 수 있는가?
• RQ4 추정 오차와 플라토닝 오차가 점점 감소하는 상한선을 갖는 조건은 무엇인가?
• RQ5 카메라와 레이더에서 얻은 상대 측정값은 공격 탐지와 내성 제어를 가능하게 하는 데 어떤 역할을 하는가?

주요 결과

• 제안된 검출기는 세 명의 이웃 차량으로부터의 상대 측정값과 국부적 혁신을 이용해 공격을 받은 차량을 성공적으로 식별한다.
• 포화 기반 상태 관측기는 제한된 시스템의 불확실성 하에서도 추정 오차가 점점 감소하는 상한선을 유지함을 보여준다.
• 분산 제어기는 이웃 차량 간의 속도 공조를 달성하고 고정된 원하는 거리를 유지한다.
• 유도된 조건 하에서 플라토닝 오차가 점점 감소하는 상한선을 갖는 것으로 나타났으며, 이 상한선은 시스템 파라미터와 노이즈 수준에 따라 달라진다.
• 수치 시뮬레이션을 통해 제안된 방법이 GPS 스푸닝 공격 상황에서도 플라토닝 안정성을 유지하는 데 효과적임을 검증한다.
• 이론적 분석을 통해 추정 오차와 플라토닝 오차가 모두 유계 영역으로 수렴하며, 이 경계는 행렬 노름과 고유값을 이용해 명시적으로 기술됨을 확인한다.