AIアルゴリズムが軍用無人車両への中間者攻撃を検出

研究者らは、軍用無人車両に対する中間者攻撃を検出できる人工知能アルゴリズムを開発した。

ロボットオペレーティングシステム（ROS）は高度にネットワーク化されており、ロボット同士が連携する必要があります。ロボット内のセンサーやコントローラーなどはクラウドサービスを介して通信し、情報を交換する必要があります。そのため、データ漏洩や電磁ハイジャック攻撃などのサイバー攻撃に対して非常に脆弱です。中間者攻撃 (MitM) は、2 者間の通信データを傍受して改ざんするタイプのサイバー攻撃です。中間者攻撃により、無人車両の操作が妨害されたり、送信された指示が変更されたり、ロボットが危険な動作を実行するように制御および指示されたりする可能性があります。

ロボット システムは、コア システム、サブシステム、サブコンポーネントなど、さまざまなレベルで攻撃を受ける可能性があり、ロボットが正常に機能しない運用上の問題を引き起こす可能性があります。南オーストラリア大学とチャールズ・スタート大学の研究者らは、軍用無人ロボットに対する中間者攻撃を検出し、阻止できる人工知能アルゴリズムを開発した。このアルゴリズムは機械学習技術を使用して、数秒以内に中間者攻撃を検出し、ブロックする。

この図は、仲介者攻撃によって攻撃される可能性のあるさまざまなノードを示しています。

自律走行車やロボットに対する中間者攻撃の検出は非常に複雑であるため、これらのシステムは、通常の動作とエラー状態を区別することが難しいフォールトトレラントモードで運用されます。研究者らは、ロボットのネットワーク トラフィックを分析して、ロボット システムに侵入しようとする悪意のあるトラフィックを検出できる機械学習システムを開発しました。このシステムは、パケット データを慎重に検査するノード ベースのアプローチ、パケット ヘッダーからメタデータを読み取るフロー統計ベースのシステム、および検出結果の精度を高めるためのディープラーニング畳み込みニューラル ネットワーク (CNN) を使用します。

研究者らはGVR-BOTロボットを使用してテストを実施し、実験の結果、中間者攻撃の99%をブロックでき、誤検出率は2%未満であることが示されました。

写真はセンサーデータです（攻撃は300秒から始まります）

図は性能試験の結果を示す。

研究者らは、このシステムはドローンなど他のロボットシステムでも使用できるように改良できると述べている。陸上ロボットと比較すると、ドローン間の通信はより高速かつ複雑です。