[论文解读] A Blockchain Based Liability Attribution Framework for Autonomous Vehicles

Chuka Oham, Salil S. Kanhere+2 more|arXiv (Cornell University)|Feb 14, 2018

Blockchain Technology Applications and Security被引用 26

一句话总结

本文提出了一种基于许可区块链的框架，用于自动驾驶汽车的责任归属，整合了制造商、软件提供商和保险公司等利益相关方，以确保证据收集的防篡改性，并实现共识驱动的争议解决。通过分区区块链并立即验证交易，该系统能够抵御数据篡改、虚假信息和证据掩盖，从而增强责任认定过程中的信任度与韧性。

ABSTRACT

The advent of autonomous vehicles is envisaged to disrupt the auto insurance liability model.Compared to the the current model where liability is largely attributed to the driver,autonomous vehicles necessitate the consideration of other entities in the automotive ecosystem including the auto manufacturer,software provider,service technician and the vehicle owner.The proliferation of sensors and connecting technologies in autonomous vehicles enables an autonomous vehicle to gather sufficient data for liability attribution,yet increased connectivity exposes the vehicle to attacks from interacting entities.These possibilities motivate potential liable entities to repudiate their involvement in a collision event to evade liability. While the data collected from vehicular sensors and vehicular communications is an integral part of the evidence for arbitrating liability in the event of an accident,there is also a need to record all interactions between the aforementioned entities to identify potential instances of negligence that may have played a role in the accident.In this paper,we propose a BlockChain(BC) based framework that integrates the concerned entities in the liability model and provides untampered evidence for liability attribution and adjudication.We first describe the liability attribution model, identify key requirements and describe the adversarial capabilities of entities. Also,we present a detailed description of data contributing to evidence.Our framework uses permissioned BC and partitions the BC to tailor data access to relevant BC participants.Finally,we conduct a security analysis to verify that the identified requirements are met and resilience of our proposed framework to identified attacks.

研究动机与目标

• 解决自动驾驶汽车责任归属的挑战，其中责任可能从驾驶员转移至制造商、软件提供商和服务技术人员。
• 克服责任方为逃避问责而篡改证据或否认数据的潜在风险。
• 在保护隐私的同时，确保传感器和交互数据可作为保险索赔和法律纠纷中可验证、未被篡改的证据。
• 设计一种安全的许可区块链架构，分区数据访问权限，并确保授权参与方之间达成共识。
• 提供对敌对行为（如虚假数据注入、证据掩盖以及利益相关方串通）具有韧性的框架。

提出的方法

• 使用许可区块链，限制保险公司、车辆制造商和道路管理部门等授权实体的访问权限。
• 将区块链划分为独立的决策分区和证据分区，以定制化数据访问并增强安全性。
• 在验证后立即验证交易，生成新的区块ID，从而缩小不完整区块被篡改的窗口期。
• 应用非对称加密技术保护敏感数据，确保仅授权方能够访问特定证据。
• 通过交叉核对多个来源（如保险公司、车辆制造商和其他涉事车辆）的时间戳、位置和哈希值，验证数据一致性。
• 实施共识机制，要求验证者就区块状态达成一致，从而难以掩盖或篡改证据。

实验结果

研究问题

• RQ1 如何设计一种去中心化、防篡改的系统，以在自动驾驶汽车事故中实现多个利益相关方之间的责任归属？
• RQ2 哪些机制可以防止责任方在事故发生后否认其行为或篡改证据？
• RQ3 在收集和存储自动驾驶汽车的GPS轨迹和个人信息等敏感数据时，如何保护隐私？
• RQ4 区块链框架在何种方式下可抵御制造商或被攻破的系统管理员等实体的串通或虚假数据注入攻击？
• RQ5 该提议的架构如何在潜在内部威胁下确保证据的可用性和一致性？

主要发现

• 该框架通过在每次验证后立即生成新的区块ID，防止证据被篡改，从而缩小了不完整区块的攻击窗口。
• 系统通过在多个独立来源（如保险公司和车辆制造商）之间交叉验证数据哈希、时间戳和位置，有效抵御虚假信息攻击。
• 采用分区的许可区块链确保只有授权实体才能访问特定数据，降低暴露风险，增强隐私保护和访问控制。
• 共识机制使得单个实体（如被攻破的RTA员工）难以掩盖或篡改证据，因为每次成功验证都会更新区块状态。
• 该框架通过要求验证者对比多个目击者提供的数据，检测通过哈希和时间基准验证的不一致，从而对串通和数据操纵表现出韧性。
• 通过形式化威胁模型分析验证，该架构对关键威胁（如数据否认、虚假数据注入和证据可用性攻击）具有安全性保障。