Diagnosis-guided Attack Recovery for Securing Robotic Vehicles from Sensor Deception Attacks

要約

センサーは、ロボット車両 (RV) の認識と自律動作に不可欠です。
残念ながら、RV センサーはセンサーの改ざんやなりすましなどの物理的な攻撃によって危険にさらされる可能性があります。
このペーパーでは、攻撃検出、攻撃診断、センサー欺瞞攻撃 (SDA) からの RV の回復のための統合フレームワークである DeLorean について紹介します。
DeLorean は、敵が複数の異種センサーを同時にターゲットにする強力な SDA からでも RV を回復できます。
我々は、SDAに基づいて攻撃によって引き起こされるエラーを検査し、因果分析を使用して標的のセンサーを特定する新しい攻撃診断手法を提案します。
その後、DeLorean は履歴状態情報を使用して侵害されたセンサーの物理状態を選択的に再構築し、単一または複数センサーの SDA での標的型攻撃からの回復を可能にします。
さまざまなセンサーをターゲットとした SDA の下で、4 つの実際の RV と 2 つのシミュレートされた RV で DeLorean を評価したところ、93% のケースで SDA から RV を正常に回復できることがわかりました。

要約(オリジナル)

Sensors are crucial for perception and autonomous operation in robotic vehicles (RV). Unfortunately, RV sensors can be compromised by physical attacks such as sensor tampering or spoofing. In this paper, we present DeLorean, a unified framework for attack detection, attack diagnosis, and recovering RVs from sensor deception attacks (SDA). DeLorean can recover RVs even from strong SDAs in which the adversary targets multiple heterogeneous sensors simultaneously. We propose a novel attack diagnosis technique that inspects the attack-induced errors under SDAs, and identifies the targeted sensors using causal analysis. DeLorean then uses historic state information to selectively reconstruct physical states for compromised sensors, enabling targeted attack recovery under single or multi-sensor SDAs. We evaluate DeLorean on four real and two simulated RVs under SDAs targeting various sensors, and we find that it successfully recovers RVs from SDAs in 93% of the cases.

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