AI演算法可偵測針對軍用無人駕駛車輛的中間人攻擊

研究人員研發的人工智慧演算法，可偵測到針對軍用無人駕駛車輛的中間人攻擊。

機器人作業系統（ROS）是高度網路化的，機器人之間需要協作，其中的感測器、控制器等需要通訊並透過雲端服務交換訊息，因此極易受到資料外洩和電磁劫持攻擊等網路攻擊。中間人攻擊（MitM）是一種可以攔截和篡改兩方通訊資料的網路攻擊，中間人攻擊可破壞無人駕駛車輛的操作、修改傳輸的指令、甚至控制和指導機器人進行危險的動作。

機器人系統可以從不同層面進行攻擊，包括核心系統、子系統、子元件，引發使機器人無法正常運作的操作問題。澳洲南澳大學（University of South Australia）和查爾斯特大學研究人員研發了一種可以檢測和攔截針對軍用無人機器人的中間人攻擊的人工智慧演算法，使用機器學習技術檢測中間人攻擊，並在幾秒鐘內就可以阻斷攻擊。

圖為中間人攻擊可以攻擊的不同節點

檢測針對針對無人駕駛車輛和機器人的中間人攻擊極其複雜，因此這些系統都在容錯模式下運行，區分正常操作和錯誤條件非常困難。研究人員研發了一個機器學習系統，可以分析機器人的網路流量以檢測嘗試入侵機器人系統的惡意流量，系統使用基於節點的方法，仔細檢查包數據，使用基於流統計的系統來從包頭讀取元數據，使用深度學習卷積神經網路（CNN）來增強檢測結果的準確性。

研究人員使用GVR-BOT機器人進行了測試，實驗顯示可以成功阻斷99%的中間人攻擊，假陽性率小於2%。

圖為感測器資料（攻擊從300秒開始）

圖為效能測試結果

研究人員稱該系統經過改進可以用於其他機器人系統，如無人機系統。與陸地機器人相比，無人機之間的通訊更加快速和複雜。

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