基于基础设施到自动驾驶车辆通信的网络安全威胁异常检测
密码学与安全
2021-04-27 v1 最优化与控制
摘要
在能见度有限的高密度交通状况下自动驾驶时，利用基础设施到车辆（I2V）信息可带来极大益处，因为车辆的感知能力通过外部传感器得到了增强。本研究提出了一种方法，以提升车辆在交叉路口使用 I2V 通信时面临的最大预期挑战之一——网络安全方面的自我感知能力。所引入的异常检测算法运行于自动驾驶车辆上，针对多种网络安全攻击评估 I2V 通信的健康状况。分析在仿真环境中进行，使用了 Secredas 项目（跨域可靠可信自动化系统网络安全，Cyber Security for Cross Domain Reliable Dependable Automated Systems）中的网络攻击场景，并揭示了车辆在面对不同类型和强度的 I2V 网络攻击以及传感器冗余丧失时的局限性。结果表明，注入的异常可被自动驾驶车辆稳健地检测并缓解，使其能更安全、舒适地做出反应，并在交叉路口保持正确的目标跟踪。
引用
@article{arxiv.2104.11790,
title = {Anomaly Detection from Cyber Threats via Infrastructure to Automated Vehicle},
author = {Chris van der Ploeg and Robin Smit and Alexis Siagkris-Lekkos and Frank Benders and Emilia Silvas},
journal= {arXiv preprint arXiv:2104.11790},
year = {2021}
}
备注
7 pages, 8 figures, accepted and submitted for IEEE European Control Conference 2021