[论文解读] Checking is Believing: Event-Aware Program Anomaly Detection in Cyber-Physical Systems

Long Cheng, Ke Tian+3 more|arXiv (Cornell University)|Apr 30, 2018

Security and Verification in Computing参考文献 66被引用 6

一句话总结

本文提出 Orpheus，一种针对网络物理系统（CPS）的运行时异常检测框架，通过强制实施网络物理执行语义来检测数据导向攻击。通过将控制程序建模为事件感知有限状态自动机（eFSA），检查物理事件与程序状态转换之间的一致性，成功以极低开销（每次状态检查0.0001秒）检测出隐蔽的数据利用攻击。

ABSTRACT

Securing cyber-physical systems (CPS) against malicious attacks is of paramount importance because these attacks may cause irreparable damages to physical systems. Recent studies have revealed that control programs running on CPS devices suffer from both control-oriented attacks (e.g., code-injection or code-reuse attacks) and data-oriented attacks (e.g., non-control data attacks). Unfortunately, existing detection mechanisms are insufficient to detect runtime data-oriented exploits, due to the lack of runtime execution semantics checking. In this work, we propose Orpheus, a new security methodology for defending against data-oriented attacks by enforcing cyber-physical execution semantics. We first present a general method for reasoning cyber-physical execution semantics of a control program (i.e., causal dependencies between the physical context and program control flows), including the event identification and dependence analysis. As an instantiation of Orpheus, we then present a new program behavior model, i.e., the event-aware finite-state automaton (eFSA). eFSA takes advantage of the event-driven nature of CPS control programs and incorporates event checking in anomaly detection. It detects data-oriented exploits if a specific physical event is missing along with the corresponding event dependent state transition. We evaluate our prototype's performance by conducting case studies under data-oriented attacks. Results show that eFSA can successfully detect different runtime attacks. Our prototype on Raspberry Pi incurs a low overhead, taking 0.0001s for each state transition integrity checking, and 0.063s~0.211s for the cyber-physical contextual consistency checking.

研究动机与目标

• 应对网络物理系统（CPS）中日益增长的隐蔽数据导向攻击威胁，此类攻击可规避传统控制流完整性机制。
• 克服现有异常检测方法因缺乏运行时语义检查而无法检测数据导向利用的局限性。
• 开发一种整合网络与物理上下文的程序行为模型，以检测控制决策与物理事件之间的一致性不一致。
• 实现在资源受限的 CPS 平台（如 Raspberry Pi）上的实际部署，性能开销最小化。

提出的方法

• 提出 Orpheus，一种安全方法论，通过分析物理事件与程序控制流之间的因果依赖关系，强制实施网络物理执行语义。
• 设计事件感知有限状态自动机（eFSA），一种程序行为模型，整合事件驱动执行语义，并在状态转换期间检查缺失或不一致的物理事件。
• 执行事件识别与依赖分析，以建模物理上下文如何影响 CPS 程序中的控制决策。
• 在嵌入式平台上集成运行时状态转换完整性检查（开销0.0001秒）和网络物理上下文一致性检查（开销0.063–0.211秒）。
• 利用 CPS 控制程序的事件驱动特性，在预期物理事件未与相应状态转换同时发生时检测异常。
• 通过真实世界案例研究验证该方法在各种数据导向攻击下的有效性，包括控制分支和控制强度操纵。

实验结果

研究问题

• RQ1 当控制流完整性得以保持时，能否有效检测 CPS 中的运行时数据导向攻击？
• RQ2 如何形式化推理网络物理执行语义，以检测物理事件与程序行为之间的一致性不一致？
• RQ3 事件感知程序模型能否检测出绕过传统基于 CFI 防护机制的隐蔽数据利用？
• RQ4 在资源受限的 CPS 平台上强制实施事件感知语义的性能开销是多少？
• RQ5 与现有基于物理或仅基于网络的模型相比，该方法在检测数据导向攻击方面表现如何？

主要发现

• eFSA 模型成功检测出在不违反控制流完整性的情况下操纵控制决策或控制强度的数据导向攻击。
• 在 Raspberry Pi 上的原型实现，每次状态转换完整性检查仅产生 0.0001 秒的开销，证明了极低的运行时开销。
• 上下文一致性检查耗时介于 0.063 秒到 0.211 秒之间，表明其适用于实时 CPS 应用。
• eFSA 通过识别实际物理状态（如转子转速）与预期程序行为之间的不一致，检测出类似 Stuxnet 的攻击。
• 该方法对基于硬件的数据操纵攻击也有效，因为它验证了物理事件与程序执行之间的运行时一致性。
• eFSA 通过整合物理上下文，优于现有仅基于网络的模型，能够检测出控制流机制无法察觉的异常。