[논문 리뷰] Secure Sensor Design Against Undetected Infiltration: Minimum Impact-Minimum Damage

Muhammed O. Sayin, Tamer Başar|arXiv (Cornell University)|2018. 01. 05.

Smart Grid Security and Resilience참고 문헌 18인용 수 3

한 줄 요약

이 논문은 사이버-물리 시스템의 공격자에 의한 감지되지 않는 컨트롤러 침입으로 인한 손해를 최소화하기 위해 게임 이론 기반의 안전한 센서 설계 프레임워크를 제안한다. 센서 출력을 사전 최적화함으로써 이를 달성한다. 준정적 프로그래밍을 사용하여, 공격자의 제어 목표 하에서 기대 제곱비용을 최소화하는 최적의 선형 센서 전략을 계산하며, 정확한 통계적 인식이 없더라도 기존 기법 대비 최대 40% 향상된 성능을 달성한다.

ABSTRACT

We propose a new defense mechanism against undetected infiltration into controllers in cyber-physical systems. To this end, we cautiously design the outputs of the sensors that monitor the state of the system. Different from the defense mechanisms that seek to detect infiltration, the proposed approach seeks to minimize the damage of possible attacks before they have been detected. Controller of a cyber-physical system could have been infiltrated into by an undetected attacker at any time of the operation. Disregarding such a possibility and disclosing system's state without caution benefits the attacker in his/her malicious objective. Therefore, secure sensor design can improve the security of cyber-physical systems further when incorporated along with other defense mechanisms. We, specifically, consider a controlled Gauss-Markov process, where the controller could have been infiltrated into at any time within the system's operation. In the sense of game-theoretic hierarchical equilibrium, we provide a semi-definite programming based algorithm to compute the optimal linear secure sensor outputs and analyze the performance for various scenarios numerically.

연구 동기 및 목표

• 컨트롤러 침입이 감지되지 않는 고도의 지속적 위협에 대비한 사이버-물리 시스템 보안에 있어 근본적인 격차를 메우기.
• 안전한 센서 설계자와 공격적 컨트롤러 간의 상호작용을 서로 다른 목표를 가진 계층적 스택엘베르크 게임으로 공식화하기.
• 컨트롤러가 운영 중 언제든지 침입당할 수 있음에도 불구하고, 사전에 선형 센서 출력을 설계하여 감지되지 않는 공격의 최악의 영향을 최소화하기.
• 센서 설계자가 시스템 통계를 정확히 인식하지 못하는 상황에서도 강건성을 확보하면서, 기존 기법 대비 뚜렷한 성능 향상을 유지하기.
• 선형 가우시안 동역학 하에서 최적의 안전 센서 전략 계산을 위한 계산 가능성을 확보하기 위해 준정적 프로그래밍(SDP)을 활용한 해결책 제공하기.

제안 방법

• 시스템을 선형 가우시안 동역학을 가진 제어된 가우스-마르코프 과정으로 모델링하고, 컨트롤러가 언제든지 침입당할 수 있다고 가정한다.
• 센서 설계자가 먼저 선형 센서 전략을 약속하고, 그 다음에 공격자가 최적의 제어 반응을 취하는 계층적 스택엘베르크 게임으로 문제를 공식화한다.
• 주어진 선형 센서 전략 하에서 방어자(센서 설계자)와 공격자(침입된 컨트롤러)의 최적 제어 입력을 유도한다.
• 준정적 프로그래밍(SDP)을 사용하여, 공격자의 목표 하에서 기대 제곱비용을 최소화하는 최적의 선형 안전 센서 출력을 계산한다.
• 최적 해의 시간적 변화와 랭크 성질을 분석하기 위해 정규화된 이득 행렬 표현을 도입한다.
• 센서 설계자가 실제 상태 전이 통계를 정확히 인식하지 못하는 상황을 시뮬레이션하여 강건성 평가를 수행한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 감지되지 않는 컨트롤러 침입으로 인한 사이버-물리 시스템 손해를 안전한 센서 설계가 얼마나 줄일 수 있는가?
• RQ2 컨트롤러가 언제든지 침입당할 수 있는 상황에서, 공격자의 제어 목표 하에서 기대 비용을 최소화하기 위해 최적의 선형 센서 출력을 어떻게 계산할 수 있는가?
• RQ3 감지되지 않는 공격이 존재하는 상황에서 제안된 안전 센서 설계는 기존 센서 설계 대비 어떤 성능 향상을 달성하는가?
• RQ4 센서 설계자가 시스템의 기초 통계를 잘못 인식할 경우, 제안된 방법의 강건성은 어떠한가?
• RQ5 공격자가 시스템 동역학을 부분적 또는 완전히 알고 있을 때, 센서 출력 설계가 시스템의 복원력에 어떤 영향을 미치는가?

주요 결과

• 제안된 안전 센서 설계는 컨트롤러가 침입당하더라도 기존 센서 기법 대비 평균 40% 향상된 성능을 달성한다.
• 최선의 경우(침입 없음)에서는 제안된 방법이 기존 기법과 유사하게 성능을 내지만, 나머지 모든 경우에서는 뚜렷하게 뛰어난 성능을 보인다.
• 최종 시간 단계에서 최적의 이득 행렬의 랭크는 4이며, 이는 이전 단계의 이득 행렬 랭크 2와 비교해 시간에 따라 센서 영향력의 구조적 변화를 나타낸다.
• 시스템 통계를 잘못 인식하는 상황에서도 제안된 방법은 강력한 성능 유지를 유지하며, 모든 시험 케이스에서 기존 기법을 능가한다.
• 사례 1(침입 없음)에서는 잘못된 인식으로 인해 약간 향상된 성능를 보였는데, 이는 과도하게 높은 확률(0.85 대 실제 0.70)을 인식했기 때문이다. 그러나 전체적으로는 강건성이 유지된다.
• 통계 오인식으로 인한 평균 성능 저하율은 1.1배(7.0에서 8.1로)이며, 제안된 방법은 모든 시나리오에서 기존 기법을 압도한다.