AI アルゴリズムが軍用無人車両に対する中間者攻撃を検出

研究者によって開発された人工知能アルゴリズムは、軍用無人車両に対する中間者攻撃を検出できます。

ロボット オペレーティング システム (ROS) は高度にネットワーク化されており、ロボットは連携する必要があります。センサーやコントローラーなどはクラウド サービスを通じて通信し、情報を交換する必要があります。データ侵害や電磁ハイジャック攻撃などのサイバー攻撃に対して脆弱です。中間者攻撃 (MitM) は、二者間の通信データを傍受して改ざんできるネットワーク攻撃です。中間者攻撃は、無人車両の動作を妨害し、送信された命令を変更し、危険な行動を実行するようにロボットを制御および誘導することもできます。

ロボット システムは、コア システム、サブシステム、サブコンポーネントなどのさまざまなレベルから攻撃される可能性があり、ロボットの適切な動作を妨げる動作上の問題が発生します。オーストラリアの南オーストラリア大学とチャールズ・スタート大学の研究者らは、機械学習技術を使用して軍用無人ロボットに対する中間者攻撃を検出して阻止できる人工知能アルゴリズムを開発した。数秒以内に検出し、攻撃をブロックします。

図は、中間者攻撃が攻撃できるさまざまなノードを示しています。

自動運転車に対する中間者攻撃の検出ロボットは非常に複雑であるため、これらのシステムはフォールト トレラント モードで動作しており、通常の動作とエラー状態を区別するのは非常に困難です。研究者らは、ロボットのネットワークトラフィックを分析して、ロボットのシステムに侵入しようとする悪意のあるトラフィックを検出できる機械学習システムを開発した。このシステムは、ノードベースのアプローチを使用してパケットデータを精査し、フロー統計ベースのシステムを使用してパケットからメタデータを読み取るheader. 、深層学習畳み込みニューラル ネットワーク (CNN) を使用して検出結果の精度を高めます。

研究者らは GVR-BOT ロボットを使用してテストを実施し、その実験により、中間者攻撃の 99% が正常にブロックされ、誤検知率は 2% 未満であることが示されました。

写真はセンサー データを示します (攻撃は 300 秒から始まります)

写真はパフォーマンス テストの結果を示します

研究者らは、このシステムを改良して、無人航空機システムなどの他のロボット システムにも使用できると述べています。ドローン間の通信は陸上ロボットと比べて高速かつ複雑です。

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