自适应多智能体交通控制系统中通过设计实现的弹性
密码学与安全
2021-08-25 v4
摘要
联网自动驾驶车辆（CAVs）及其不断演进的数据采集能力将在智能交通系统（ITS）支持的道路安全与效率应用中发挥重要作用，例如用于城市交通拥堵管理的交通信号控制（TSC）。然而，它们的参与将扩大安全漏洞空间并制造更大的威胁向量。在本文中，我们针对自适应多智能体交通信号控制（AMATSC）执行了由CAVs网络实施的一类新型信息物理攻击的首次详细安全分析与实现，即协同Sybil攻击，其中具有伪造或虚假身份的车辆试图篡改AMATSC算法收集的数据以破坏其决策。据此，我们提出了一种在应用层的新型博弈论缓解方法，以最小化此类复杂数据污染攻击的影响。所设计的极小极大博弈模型使AMATSC算法能够在疑似攻击下生成最优决策，提升其弹性。我们在蒙特利尔市提供的真实世界交叉口设置下的交通数据集上进行了大量实验以评估攻击影响。我们的结果使受攻击交叉口的时间损失改善了约48.9%。该缓解措施可带来显著收益，从而在网络化交叉口上实现更具鲁棒性的自适应交通控制。
引用
@article{arxiv.2012.02675,
title = {Resilience-by-design in Adaptive Multi-Agent Traffic Control Systems},
author = {Ranwa Al Mallah and Talal Halabi and Bilal Farooq},
journal= {arXiv preprint arXiv:2012.02675},
year = {2021}
}