Attacker i cyberfysiska system (CPS) som manipulerar sensoravläsningar kan orsaka enorma fysiska skador om de inte upptäcks. Detektering av angrepp på sensorer är avgörande för att mildra denna fråga. Vi studerar övervakad regression som ett sätt att upptäcka avvikande sensoravläsningar, där varje sensors mätning förutses som en funktion av andra sensorer. Vi visar att flera gemensamma inlärningsmetoder i detta sammanhang fortfarande är sårbara för smygande attacker, som noggrant modifierar avläsningar av skadade sensorer för att orsaka önskade skador samtidigt som de förblir oupptäckta. Därefter modellerar vi interaktionen mellan CPS försvarare och angripare som ett Stackelberg spel där försvararen väljer detektionströsklar, medan angriparen utsätter en smygande attack som svar. Vi presenterar en heuristisk algoritm för att hitta en ungefär optimal tröskel för försvararen i detta spel, och visar att det ökar systemets motståndskraft mot attacker utan att avsevärt öka falsk larmfrekvens.
Under 2018 visade REF att en angripare kan generera kontradiktoriska exempel genom att modifiera en del av mätningarna i CPS, och presenterade en anomali detekteringsmodell där varje sensors avläsning förutsägs vara en funktion av andra sensorers avläsningar.
Adversarial Regression for Detecting Attacks in Cyber-Physical Systems
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}