AI 알고리즘은 군용 무인 차량에 대한 중간자 공격을 감지합니다.

연구원들이 개발한 인공지능 알고리즘은 군용 무인차량에 대한 중간자 공격을 탐지할 수 있습니다.

로봇 운영체제(ROS)는 고도로 네트워크화되어 있으며 로봇은 협업이 필요합니다. 센서, 컨트롤러 등은 클라우드 서비스를 통해 통신하고 정보를 교환해야 하므로 데이터 유출 및 전자파 납치에 매우 취약합니다. 공격. 중간자 공격(MitM)은 두 당사자 간의 통신 데이터를 가로채서 변조할 수 있는 네트워크 공격입니다. 중간자 공격은 무인 차량의 작동을 방해하고 전송된 명령을 수정하며 위험한 행동을 수행하도록 로봇을 제어하고 안내하기도 합니다.

로봇 시스템은 핵심 시스템, 하위 시스템, 하위 구성 요소 등 다양한 수준에서 공격을 받아 로봇이 제대로 작동하지 못하게 하는 작동 문제를 일으킬 수 있습니다. 호주 사우스오스트레일리아대학교(University of South Australia)와 찰스 스튜어트 대학교(Charles Sturt University) 연구진이 군용 무인로봇에 대한 중간자 공격을 탐지하고 차단할 수 있는 인공지능 알고리즘을 개발했다. 그들은 중간자 공격을 탐지하기 위해 머신러닝 기술을 활용한다. 몇 초 내에 탐지하면 공격이 차단됩니다.

사진은 중간자 공격이 표적으로 삼을 수 있는 다양한 노드입니다.

자율 차량 및 로봇에 대한 중간자 공격을 감지하는 것은 매우 복잡하므로 이러한 시스템은 내결함성으로 작동합니다. 모드이며 정상 작동과 오류 조건을 구별하는 것은 매우 어렵습니다. 연구원들은 로봇의 네트워크 트래픽을 분석하여 로봇 시스템에 침입하려는 악성 트래픽을 탐지할 수 있는 기계 학습 시스템을 개발했습니다. 이 시스템은 노드 기반 접근 방식을 사용하여 패킷 데이터를 면밀히 조사하고 흐름 통계 기반 시스템을 사용하여 패킷에서 메타데이터를 읽습니다. 헤더, 딥러닝 CNN(컨볼루션 신경망)을 사용하여 탐지 결과의 정확성을 높입니다.

연구원들은 GVR-BOT 로봇을 사용하여 테스트를 수행했으며, 실험 결과 중간자 공격의 99%가 성공적으로 차단될 수 있으며 오탐률은 2% 미만인 것으로 나타났습니다.

사진은 센서 데이터(300초에 공격 시작)

사진은 성능 테스트 결과

연구원들은 이 시스템이 UAV 등 다른 로봇 시스템에도 활용될 수 있다고 밝혔습니다. 개선 후 시스템. 드론 간의 통신은 육상 로봇보다 빠르고 복잡합니다.

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