Enhancing Security in Multi-Robot Systems through Co-Observation Planning, Reachability Analysis, and Network Flow

要約

このペーパーでは、攻撃者がロボットの制御を侵害し、禁止領域への不正アクセスの危険にさらされる可能性があるマルチロボット システム (MRS) におけるセキュリティの課題について取り上げます。
我々は、相互の観測を統合し、セキュリティを強化するために到達可能性の制約を導入する、新しいマルチロボット最適計画アルゴリズムを提案します。
これにより、たとえ敵対的な動きがあったとしても、侵害されたロボットは予定された共同観察を見逃すことなく、禁止領域に侵入することができなくなります。
到達可能性制約では、効率的な交差チェックと勾配計算のために楕円体の過近似が使用されます。
システムの復元力を強化し、実現可能性の課題に取り組むために、サブチームも導入します。
これらの統合ユニットは、各ルートに沿った個々のロボットの割り当てを置き換え、冗長ロボットが異なる軌道にわたって共同観察するために逸脱できるようにし、修正を必要とせずに複数のサブチームを確保します。
元の安全でない MRS 軌道から生成されたチェックポイント グラフ上のネットワーク フロー カバレッジ問題を解決することによって、軌道間共同観測計画を策定し、計画逸脱攻撃に対して同様のセキュリティ保証を提供します。
私たちは、敵対的な脅威に直面した場合にマルチロボット システムのセキュリティを大幅に強化する、提案したアルゴリズムの有効性と堅牢性を実証します。

要約(オリジナル)

This paper addresses security challenges in multi-robot systems (MRS) where adversaries may compromise robot control, risking unauthorized access to forbidden areas. We propose a novel multi-robot optimal planning algorithm that integrates mutual observations and introduces reachability constraints for enhanced security. This ensures that, even with adversarial movements, compromised robots cannot breach forbidden regions without missing scheduled co-observations. The reachability constraint uses ellipsoidal over-approximation for efficient intersection checking and gradient computation. To enhance system resilience and tackle feasibility challenges, we also introduce sub-teams. These cohesive units replace individual robot assignments along each route, enabling redundant robots to deviate for co-observations across different trajectories, securing multiple sub-teams without requiring modifications. We formulate the cross-trajectory co-observation plan by solving a network flow coverage problem on the checkpoint graph generated from the original unsecured MRS trajectories, providing the same security guarantees against plan-deviation attacks. We demonstrate the effectiveness and robustness of our proposed algorithm, which significantly strengthens the security of multi-robot systems in the face of adversarial threats.

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