Abstract-robotiska fordon och särskilt autonoma robotfordon kan vara attraktiva mål för attacker som korsar den cyberfysiska klyftan, det vill säga cyberattacker eller sensoriska kanalattacker som påverkar förmågan att navigera eller slutföra ett uppdrag. Detektering av sådana hot är vanligtvis begränsad till kunskapsbaserade och fordonsspecifika metoder, som endast är tillämpliga på specifika kända attacker, eller metoder som kräver beräkningskraft som är oöverkomlig för resursbegränsade fordon. Här presenterar vi en metod baserad på Bayesian Networks som inte bara kan avgöra om ett autonomt fordon är under attack, utan också om attacken har sitt ursprung från cybern eller den fysiska domänen. Vi demonstrerar genomförbarheten av tillvägagångssättet för ett autonomt robotfordon byggt i enlighet med Generic Vehicle Architecture specifikation och utrustad med en mängd populära kommunikations- och avkänningstekniker. Resultaten av experiment med kommandoinsprutning, oseriösa noder och magnetiska interferensattacker visar att tillvägagångssättet är lovande.
Bezemskij m.fl. REF föreslog en metod baserad på Bayesianska nätverk, som inte bara kunde avgöra om en robot attackerades, utan också avgöra om attacken kom från cyber-domänen eller den fysiska-domänen.
Detecting Cyber-Physical Threats in an Autonomous Robotic Vehicle Using Bayesian Networks
{'venue': '2017 IEEE International Conference on Internet of Things (iThings) and IEEE Green Computing and Communications (GreenCom) and IEEE Cyber, Physical and Social Computing (CPSCom) and IEEE Smart Data (SmartData)', 'journal': '2017 IEEE International Conference on Internet of Things (iThings) and IEEE Green Computing and Communications (GreenCom) and IEEE Cyber, Physical and Social Computing (CPSCom) and IEEE Smart Data (SmartData)', 'mag_field_of_study': ['Engineering', 'Computer Science']}