检测无人机汽车和机器人的恶意网络攻击

2019-07-03 16:32:57

基于传感器的自动控制技术现已应用于数百种应用,如车辆事故预防,农业监控和自平衡机器人。但随着传感器与环境的互动增加,控制系统能够更准确地“看到”,“倾听”和“感知”他们的环境,网络攻击的可能性也在增长。

为了应对这种危险, 三菱电机开发出了它认为是第一种用于检测系统受到攻击时传感器测量中出现的不一致的传感器安全技术。发展得到了日本新能源和工业技术开发组织(NEDO)的支持。

自动控制系统的关键组件是 传感器融合技术。它通过组合来自多个传感器的数据来产生比从各个传感器获取数据并单独使用的更准确的信息。例如,通过组合汽车中多个传感器的数据,结果可以更准确地估算汽车的速度,从而改善对性能和可靠性的更好控制。

“直到现在,人们一直认为传感器融合算法非常强大,因为它们集成了来自多个传感器的数据而不容易受到攻击,”位于东京以南60公里的Ofuna的三菱电机信息技术研发中心经理Takeshi Yoneda说。“此外,由于传感器融合算法很复杂,因此很难评估它们在实际测试中的安全性。”

因此,他说没有开发出有效的 传感器融合系统 网络攻击对策。为了测试这些系统的脆弱性,三菱研究人员建立了一个实验评估环境,使不同的传感器受到各种网络攻击。例如,加速度计和陀螺仪易受声波干扰,而磁力计可以使用磁信号发生器进行攻击。

在今年2月举行的三菱电机技术开放日,研究人员使用小型无人机演示了攻击检测算法的工作原理。

为了在飞行过程中保持稳定和航向,大多数无人机使用陀螺仪,加速度计和磁力计。来自加速度计和磁力计的数据被组合并实时与来自陀螺仪的数据进行比较。在正常情况下,Yoneda表示两个结果具有高度相关性,并且使用智能滤波器(如卡尔曼滤波器)校正两者之间的任何差异。然后,传感器融合算法使用新的组合结果来产生精确的倾斜数据,以控制无人机的滚转,俯仰和偏航。

在组合的加速度计和磁力计数据经历来自环境或无人机本身的间歇性噪声的情况下,控制系统仅使用来自陀螺仪的数据来阻挡那些输入,直到情况再次恢复正常。

“这是因为这种机制看起来很可靠,传感器融合系统在噪声或攻击信号方面被认为是稳健的,”Yoneda说。“但是,我们现在已经证明这些系统可能受到攻击。”

在之前的测试中,研究人员使用了一个评估板,它有一个倾斜传感器,采用陀螺仪,加速度计和磁力计。对于开放日的演示,研究人员首次使用可编程无人机。然而,他们无法为包含磁力计的演示获得合适的无人机,因此只有加速度计最初受到超声波攻击。

这次攻击在加速度计和陀螺仪数据之间产生了足够大的差异,嵌入在传感器融合算法软件中的攻击检测算法检测到两个数据集之间的持续变化并被踢入。结果: 融合算法完全依赖于当无人机切换到故障安全模式时,来自陀螺仪的数据并在任何损坏完成之前安全着陆。

在第二次演示中,缺少攻击检测算法,陀螺仪和加速度计受到单独的超声信号的攻击。控制系统试图用假信号控制无人机的姿态,变得困惑,无人机翻滚到地面。

“我的同事Shoei Nashimoto首先了解传感器攻击干扰倾斜数据,”Yoneda说。“当你知道这一点时,对策很简单,可以实现,一般可以应用于传感器融合控制系统。所以它可以用于很多应用程序。“

Yoneda还指出,探测器算法很紧凑 - 只需几十行代码。“这意味着我们可以以低成本实现它,因为不需要修改硬件。”

三菱的目标是明年将该技术商业化; 它将在自己的产品中使用它,并可能将其许可给其他汽车,无人机和类人机器人制造商。