GPS-IDS: An Anomaly-based GPS Spoofing Attack Detection Framework for Autonomous Vehicles

要約

自動運転車 (AV) は、自律的に移動するためにセンサーや全地球測位システム (GPS) などの通信ネットワークに大きく依存しています。
これまでの研究では、GPS などのネットワークはスプーフィングや妨害行為などのサイバー攻撃に対して脆弱であり、ナビゲーション エラーやシステム障害などの重大なリスクを引き起こすことが示されています。
これらの脅威は、AV の広範な導入により激化すると予想されており、そのような攻撃を検出して軽減することが重要になっています。
この論文では、AV に対する GPS スプーフィング攻撃を検出するための、異常動作分析 (ABA) ベースの侵入検出フレームワークである GPS 侵入検出システム (GPS-IDS) を提案します。
このフレームワークは、新しい物理ベースの車両挙動モデルを使用しており、GPS ナビゲーション モデルが従来の動的自転車モデルに統合され、正確な AV 挙動を表現します。
この動作モデルから導出された時間的特徴は、機械学習を使用して分析され、正常および異常なナビゲーション動作が検出されます。
GPS-IDS フレームワークのパフォーマンスは、AV テストベッドを使用してチームによって収集された現実世界のデータセットである AV-GPS-Dataset で評価されます。
このデータセットは、世界の研究コミュニティ向けに公開されています。
私たちの知る限り、このデータセットはこの種のものとしては初めてのものであり、このようなセキュリティ上の課題に対処するための有用なリソースとして機能します。

要約(オリジナル)

Autonomous Vehicles (AVs) heavily rely on sensors and communication networks like Global Positioning System (GPS) to navigate autonomously. Prior research has indicated that networks like GPS are vulnerable to cyber-attacks such as spoofing and jamming, thus posing serious risks like navigation errors and system failures. These threats are expected to intensify with the widespread deployment of AVs, making it crucial to detect and mitigate such attacks. This paper proposes GPS Intrusion Detection System, or GPS-IDS, an Anomaly Behavior Analysis (ABA)-based intrusion detection framework to detect GPS spoofing attacks on AVs. The framework uses a novel physics-based vehicle behavior model where a GPS navigation model is integrated into the conventional dynamic bicycle model for accurate AV behavior representation. Temporal features derived from this behavior model are analyzed using machine learning to detect normal and abnormal navigation behavior. The performance of the GPS-IDS framework is evaluated on the AV-GPS-Dataset – a real-world dataset collected by the team using an AV testbed. The dataset has been publicly released for the global research community. To the best of our knowledge, this dataset is the first of its kind and will serve as a useful resource to address such security challenges.

arxiv情報

著者 Murad Mehrab Abrar,Raian Islam,Shalaka Satam,Sicong Shao,Salim Hariri,Pratik Satam
発行日 2024-05-14 06:55:16+00:00
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