Spoofing-Resilient LiDAR-GPS Factor Graph Localization with Chimera Authentication

要約

多くの車両プラットフォームは通常、ローカル参照ナビゲーションには LiDAR やカメラなどのセンサーを使用し、グローバル参照ナビゲーションには GPS を使用します。
ただし、GPS 信号は暗号化されていないため、すべての民間ユーザーはスプーフィング攻撃に対して脆弱です。悪意のあるスプーファーが捏造された信号をブロードキャストし、ユーザーが誤った位置検出を追跡するようになります。
このような GPS スプーフィング攻撃から保護するために、Chips-Message Robust Authentication (Chimera) が開発され、今年後半に打ち上げられる Navigation Technology Satellite 3 (NTS-3) 衛星でテストされる予定です。
ただし、キメラ認証は継続的に利用できるわけではなく、より頻繁な GPS 測定に依存する車両には十分な保護を提供できない可能性があります。
この論文では、LiDAR と GPS を統合し、同時に連続するキメラ認証の間に発生するスプーフィング攻撃を検出および軽減する、ファクター グラフ ベースの状態推定フレームワークを提案します。
私たちが提案するフレームワークは、GPS 擬似距離測定と LiDAR オドメトリを組み合わせて、堅牢なナビゲーション ソリューションを提供します。
擬似距離残差に基づくカイ二乗検出器は、潜在的な GPS スプーフィング攻撃を検出して軽減するために使用されます。
KITTI データセットからの実世界の LiDAR データと、名目上およびスプーフィングありの両方のシミュレートされた GPS 測定を使用して、メソッドを評価します。
複数の軌道とモンテカルロ実行にわたって、私たちの方法は、公称条件では一貫して 5 m 未満の位置誤差を達成し、なりすまし条件では位置誤差をオドメトリ ドリフト レベル内に抑えることに成功しました。

要約(オリジナル)

Many vehicle platforms typically use sensors such as LiDAR or camera for locally-referenced navigation with GPS for globally-referenced navigation. However, due to the unencrypted nature of GPS signals, all civilian users are vulner-able to spoofing attacks, where a malicious spoofer broadcasts fabricated signals and causes the user to track a false position fix. To protect against such GPS spoofing attacks, Chips-Message Robust Authentication (Chimera) has been developed and will be tested on the Navigation Technology Satellite 3 (NTS-3) satellite being launched later this year. However, Chimera authentication is not continuously available and may not provide sufficient protection for vehicles which rely on more frequent GPS measurements. In this paper, we propose a factor graph-based state estimation framework which integrates LiDAR and GPS while simultaneously detecting and mitigating spoofing attacks experienced between consecutive Chimera authentications. Our proposed framework combines GPS pseudorange measurements with LiDAR odometry to provide a robust navigation solution. A chi-squared detector, based on pseudorange residuals, is used to detect and mitigate any potential GPS spoofing attacks. We evaluate our method using real-world LiDAR data from the KITTI dataset and simulated GPS measurements, both nominal and with spoofing. Across multiple trajectories and Monte Carlo runs, our method consistently achieves position errors under 5 m during nominal conditions, and successfully bounds positioning error to within odometry drift levels during spoofed conditions.

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