A Multi-Agent Security Testbed for the Analysis of Attacks and Defenses in Collaborative Sensor Fusion

要約

自動運転車 (AV) の性能と安全性は、悪環境や敵対者の下では低下します。
マルチセンサー、マルチエージェント (MSMA) AV への投資は、旅行の効率向上を促進し、安全リスクを軽減することを目的としています。
残念なことに、セキュリティを意識した MSMA センサー フュージョン パイプラインの開発には最小限の投資しか行われておらず、攻撃者に対して脆弱なままになっています。
AV のセキュリティ分析を進めるために、ロボット オペレーティング システム (ROS2) でマルチエージェント セキュリティ テストベッド (MAST) を開発しています。
私たちのフレームワークは一般的な AV シナリオに合わせて拡張可能で、最近のマルチエージェント データセットと統合されています。
私たちは AVstack と ROS の間に最初のブリッジを構築し、迅速な AV プロトタイピングを可能にする自動化された AV パイプライン ビルドを開発します。
私たちは、動的なトピックの再マッピングを使用して、起動時に可変数のエージェント/敵対ノードをデプロイするという課題に取り組みます。
このテストベッドを使用して、ケーススタディとモンテカルロ分析で（非）調整されていない敵対者モデルに対する集中型マルチエージェント融合パイプラインの脆弱性を明らかにすることで、セキュリティを意識した AV アーキテクチャの必要性を刺激します。

要約(オリジナル)

The performance and safety of autonomous vehicles (AVs) deteriorates under adverse environments and adversarial actors. The investment in multi-sensor, multi-agent (MSMA) AVs is meant to promote improved efficiency of travel and mitigate safety risks. Unfortunately, minimal investment has been made to develop security-aware MSMA sensor fusion pipelines leaving them vulnerable to adversaries. To advance security analysis of AVs, we develop the Multi-Agent Security Testbed, MAST, in the Robot Operating System (ROS2). Our framework is scalable for general AV scenarios and is integrated with recent multi-agent datasets. We construct the first bridge between AVstack and ROS and develop automated AV pipeline builds to enable rapid AV prototyping. We tackle the challenge of deploying variable numbers of agent/adversary nodes at launch-time with dynamic topic remapping. Using this testbed, we motivate the need for security-aware AV architectures by exposing the vulnerability of centralized multi-agent fusion pipelines to (un)coordinated adversary models in case studies and Monte Carlo analysis.

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