[論文レビュー] Secure Platooning of Autonomous Vehicles Under Attacked GPS Data

Xingkang He, Ehsan Hashemi+1 more|arXiv (Cornell University)|Mar 29, 2020

Traffic control and management参考文献 18被引用数 11

ひとこと要約

この論文は、GPSスプーフィング攻撃下における自律走行車両の安全なプラトー二ングフレームワークを提案する。カメラ／レーダーからの相対測定値と局所的イノベーションを用いて、改ざんされた車両を検出する。飽和に基づく状態観測器と分散型制御則により、未知の攻撃およびシステムの不確実性に対しても、漸近的に有界な推定誤差とプラトー二ング誤差を維持し、速度の一致と固定された車両間隔を確保する。

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.

研究の動機と目的

• 未知の車両からのGPSデータが悪意ある操作を受ける状況下で、車両プラトー二ングを安全に保つという重要な課題に取り組む。
• 周辺車両からの相対測定値と局所的イノベーションを用いて、改ざんされた車両を検出する。
• 腐敗したGPSデータの影響を測定イノベーションの飽和によって軽減する、ロバストな局所的状態観測器を設計する。
• 隣接車両の状態推定値に基づく分散型制御則を構築し、速度の一致と固定された所望の距離を維持する。
• 有界なシステムの不確実性と攻撃下でも、推定誤差およびプラトー二ング誤差の漸近的上界を保証する。

提案手法

• カメラ／レーダーからの相対測定値と3台の隣接車両からの局所的イノベーションを用いた2つの検出器を提案し、攻撃を受けていた車両を特定する。
• 局所的状態観測器における測定イノベーションに飽和法を適用し、腐敗したGPSデータの影響を制限する。
• 隣接車両の状態推定値に基づく分散型制御則を定式化し、速度の一致と所望の固定距離を維持する。
• シュール安定なシステムモデルを用いたリャプノフ解析により、推定誤差およびプラトー二ング誤差の上限を導出する。
• 線形行列不等式（LMI）技術と行列ノルム解析を用いて、誤差ダイナミクスの安定性および有界性を証明する。
• クロネッカー積と固有値の性質を活用して誤差システムをモデル化し、収束条件を導出する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 攻撃に関する事前知識がなくとも、未知の攻撃がGPSデータに及ぼされる場合、どのようにして車両プラトー二ング内でその操作を検出できるか？
• RQ2 腐敗したGPS測定値が自律走行車両の状態推定プロセスを不安定化させないよう保証するメカニズムは何か？
• RQ3 GPSスプーフィングとシステムの不確実性が存在する中で、分散型制御則がどのようにして速度の一致と固定された車両間隔を維持できるか？
• RQ4 推定誤差およびプラトー二ング誤差が漸近的に上界に抑えられる条件は何か？
• RQ5 カメラおよびレーダーからの相対測定値は、攻撃検出とレジリエント制御を可能にする上で果たす役割は何か？

主な発見

• 提案された検出器は、3台の隣接車両からの相対測定値と局所的イノベーションを用いて、攻撃を受けていた車両を正確に同定できた。
• 飽和に基づく状態観測器により、有界なシステムの不確実性下でも推定誤差が漸近的に上界に抑えられることが保証された。
• 分散型制御則により、速度の一致が達成され、隣接車両間の固定された所望距離が維持された。
• 導出された条件下で、プラトー二ング誤差が漸近的に上界に抑えられ、その上界はシステムパラメータとノイズレベルに依存することが示された。
• 数値シミュレーションにより、提案手法がGPSスプーフィング攻撃下でもプラトー二ングの安定性を維持できることを検証した。
• 理論的解析により、推定誤差およびプラトー二ング誤差が有界領域に収束することが確認され、その有界性は行列ノルムと固有値を用いて明示的に特徴付けられた。