基于稳定性漂移的网络物理系统退化攻击早期预警
密码学与安全
2025-12-17 v1
摘要
网络物理系统（CPS）如无人机，面临的是在不引起立即或明显故障的慢性退化问题。小型传感器偏差或时序不规则现象可随时间累积，逐渐降低系统稳定性，而标准监控机制仍报告正常运行。检测此早期退化阶段仍是一个挑战，因为现有方法多聚焦于突发故障或可见的轨迹偏差。本文引入一种基于稳定性漂移的早期预警方法，该方法衡量预测状态转换与观察状态转换之间在短期预测范围内的偏差。通过跟踪该偏差的渐进式增长，该方法在其成为可见轨迹或估计器残差之前识别新出现的不稳定。该方法外部操作于飞行堆栈，仅依赖标准遥测数据，无需修改自动驾驶固件即可部署。在PX4 x500平台上进行软件在环环境下的评估，分别针对逐渐的IMU偏置漂移和控制回路时序不规则情况。在两种情况下，稳定性漂移指标在可见不稳定现象出现之前提供了一致的早期预警信号，而在正常和积极但非退化飞行期间保持稳定。结果表明，稳定性漂移可作为无人机控制系统退化早期的实用指示器。通过在退化的前不稳定阶段提供提前通知，该方法补充了现有安全机制，为缓慢和微妙攻击下的缓解或安全模式转换提供了额外时间。
引用
@article{arxiv.2512.13767,
title = {Stability-Drift Early Warning for Cyber-Physical Systems Under Degradation Attacks},
author = {Daniyal Ganiuly and Nurzhau Bolatbek and Assel Smaiyl},
journal= {arXiv preprint arXiv:2512.13767},
year = {2025}
}