面向安全自动配送系统的隐私保护机器人多因素认证方案
密码学与安全
2024-11-28 v1
摘要
包裹配送是诸多行业的关键环节，但仅依赖人力资源往往会导致高额成本和效率低下，尤其是最后一公里运输问题在大型企业的支出中贡献显著。机器人配送系统作为解决最后一公里配送挑战的潜在方案而日益出现。然而，机器人配送系统仍面临 impersonation（冒充）、重放、中间人攻击（MITM）、不可链接性和身份盗窃等安全与隐私问题。为此，本文针对机器人配送系统提出一种隐私保护多因素认证方案。此外，AI 辅助的机器人配送系统容易遭受基于机器学习的攻击（如 FGSM、PGD 等）。我们提出首个基于 Transformer 的音视频融合防御器，以有效抵抗对抗样本。我们还对所提协议进行严格的形式化分析，并使用流行符号证明工具（如 ProVerif 和 Scyther）进行安全分析。最后，我们呈现所提机器人系统的实际实现，并对计算成本和能耗进行分析。代码和预训练模型已提供：https://drive.google.com/drive/folders/18B2YbxtV0Pyj5RSFX-ZzCGtFOyorBHil
引用
@article{arxiv.2411.18027,
title = {Privacy-preserving Robotic-based Multi-factor Authentication Scheme for Secure Automated Delivery System},
author = {Yang Yang and Aryan Mohammadi Pasikhani and Prosanta Gope and Biplab Sikdar},
journal= {arXiv preprint arXiv:2411.18027},
year = {2024}
}