Bewertung von AML-Bedrohungen für die Sicherheit von Raumfahrzeugen

Raumschiffe sind wichtige Maschinen, die eigenständig arbeiten können, ohne dass ein Mensch sie steuert. Sie haben den Menschen geholfen, viele grossartige Dinge zu erreichen. Aber je mehr wir auf diese autonomen Systeme angewiesen sind, desto anfälliger werden sie für Angriffe. Diese Angriffe können die Fähigkeit der Raumschiffe, richtig zu arbeiten, beeinträchtigen, insbesondere durch Methoden aus einem Bereich, der als adversarial machine learning (AML) bekannt ist. Dieser Ansatz nutzt clevere Techniken, um maschinelles Lernen dazu zu bringen, Fehler zu machen.

Dieser Artikel soll zeigen, welche Arten von Bedrohungen AML für Raumschiffe darstellt. Zuerst gehen wir durch eine Klassifizierung dieser Bedrohungen und zeigen dann Experimente, die demonstrieren, wie diese Angriffe gegen Raumfahrzeuge durchgeführt werden können. Schliesslich werden wir diskutieren, warum es wichtig ist, Sicherheitsmassnahmen mit Fokus auf AML in Raumschiffen zu integrieren, die auf autonome Systeme angewiesen sind.

#Die sich verändernde Landschaft der Raumfahrtoperationen

Die Welt des Raums hat sich in den letzten Jahren stark verändert. Sie hat sich von einer Phase, die hauptsächlich um Erkundung und Wissenschaft ging, zu einem Ort entwickelt, den Länder strategisch betrachten. Raumschiffe wie Satelliten sind jetzt nicht nur wissenschaftliche Geräte, sondern auch entscheidend für militärische Operationen, Kommunikation und Navigation. Je mehr Länder auf diese Technologien für ihre Verteidigung angewiesen sind, desto wichtiger wird es, ihre Sicherheit zu gewährleisten.

Ausserdem steigt die Nutzung von künstlicher Intelligenz (KI) in diesen Raumschiffen rapide an. KI hilft Raumschiffen, Daten zu verarbeiten, Entscheidungen ohne menschliches Eingreifen zu treffen und ihre Betriebsweise zu verbessern. Aber das bringt auch neue Schwächen mit sich. AML ist eine Methode, die verwendet werden kann, um diese Schwächen auszunutzen. Angreifer können durch speziell gestaltete Eingaben KI-Modelle verwirren oder korrumpieren, was ein erhebliches Risiko darstellt.

#Der Bedarf an besseren Sicherheitsmassnahmen

Obwohl es einige Bemühungen gab, Raumschiffe besser gegen Cyber-Bedrohungen abzusichern, haben die spezifischen Risiken von AML nicht viel Aufmerksamkeit erhalten. Das ist eine grosse Lücke in der Gewährleistung der Sicherheit von Raumfahrzeugen. Traditionelle Sicherheitsmassnahmen sind oft unzureichend, wenn sie mit den fortschrittlichen Taktiken konfrontiert werden, die AML verwendet, um KI-Systeme auszunutzen. Das unterstreicht die dringende Notwendigkeit für Raumschiffingenieure, diese speziellen Risiken zu verstehen.

#Ein näherer Blick auf AML-Bedrohungen

Adversarial machine learning beinhaltet die Manipulation der Funktionsweise von KI-Modellen. Angreifer können Dateninputs erstellen, die das Modell dazu bringen, falsche Entscheidungen zu treffen oder Dinge falsch zu klassifizieren. Diese Inputs, auch "adversarial examples" genannt, können sehr gefährlich sein, da sie sowohl gegen Informationssysteme als auch gegen Betriebssysteme eingesetzt werden können.

#Arten von AML-Angriffen

AML-Angriffe können in drei Hauptkategorien unterteilt werden:

1. White Box Angriffe: Diese Angriffe treten auf, wenn der Angreifer vollständige Kenntnisse über das KI-Modell hat. Er versteht, wie es funktioniert, und kann spezifische Inputs erstellen, die es verwirren. Zu den häufigsten Arten von White Box-Angriffen gehören:

   • Poisoning-Angriffe: Ein Angreifer kontaminiert die Trainingsdaten, wodurch das Modell falsche Informationen lernt.
   • Model Inversion Angriffe: Ein Angreifer extrahiert sensible Informationen aus dem Modell, wodurch die Privatsphäre gefährdet wird.
   • Backdoor-Angriffe: Ein Angreifer pflanzt während des Trainings eine Hintertür, um das Modell zu manipulieren, wenn es auf bestimmte Inputs trifft.

2. Black Box Angriffe: Bei diesen Angriffen hat der Angreifer keine Kenntnisse über die inneren Abläufe des Modells, kann aber trotzdem Inputs und Outputs erhalten. Sie stützen sich darauf, das Verhalten des Modells zu beobachten, um irreführende Daten zu erstellen. Zu den häufigsten Black Box-Angriffen gehören:

   • Evasion-Angriffe: Gestaltung von Inputs, die das Modell dazu bringen, Fehler zu machen.
   • Model Extraction Angriffe: Ableiten der Funktionalität des Modells, indem man es abfragt und seine Outputs analysiert.
   • Membership Inference Angriffe: Identifizierung, welche Trainingsdaten verwendet wurden, indem man die Antworten des Modells beobachtet.

3. Transferangriffe: Diese Angriffe beinhalten das Erstellen von Inputs für ein Modell und deren anschliessende Anwendung auf ein anderes Modell, um gemeinsame Schwachstellen auszunutzen. Diese Arten von Angriffen können Folgendes umfassen:

   • Adversarial Reprogramming: Anpassung eines Modells, um ein anderes Modell zu täuschen, ohne dessen Design zu verändern.
   • Evasion-Angriffe: Verwendung von gestalteten Inputs aus einem Modell, um ein anderes Modell in die Irre zu führen.

#Aktuelle Forschungsbeschränkungen

Es gibt überraschend wenig Forschung darüber, wie AML Raumschiffe spezifisch beeinflusst. Es existieren einige Rahmenwerke, wie die SPARTA-Matrix der Aerospace Corporation, die AML-Themen auf hoher Ebene ansprechen, aber die Details nicht behandeln. Diese Rahmenwerke berücksichtigen nicht, wie Onboard-Systeme in die Irre geführt werden könnten, insbesondere in Bezug auf Bildverarbeitung und Datenverarbeitung.

Die meisten Forschungen konzentrieren sich auf andere IT-Systeme oder Automobilfahrzeuge und lassen eine Lücke in unserem Verständnis darüber, wie Raumschiffe besonders anfällig für AML sind. Darüber hinaus betrachten einige Studien zwar adversariale Angriffe im Allgemeinen, berücksichtigen aber nicht, wie Raumschiffsysteme gestaltet sind, was ihre Ergebnisse weniger anwendbar auf reale Raumfahrtmissionen macht.

#Eine Taxonomie der AML-Bedrohungen für Raumschiffe

Das Potenzial für AML-Angriffe auf Raumschiffe existiert während ihres gesamten Lebenszyklus. Diese Fahrzeuge durchlaufen viele Phasen, von der Planung und Montage bis hin zu Tests, Start und Betrieb. Die Art und Weise, wie KI in diesen Missionen eingesetzt wird, kann sie anfälliger für spezifische Arten von AML-Angriffen machen.

Es gibt zwei Haupttypen von KI-Funktionalitäten, die Raumschiffe verwenden könnten: prädiktive KI und generative KI.

• Prädiktive KI: Diese Art von KI analysiert vorhandene Daten, um Vorhersagen zu treffen. Sie wird häufig in Raumschiffen für Aufgaben wie Navigation und Bildinterpretation eingesetzt. Allerdings ist sie anfällig für Evasion-Angriffe, die das System dazu bringen können, Objekte oder Daten falsch zu identifizieren.

• Generative KI: Diese KI erstellt neue Daten basierend auf Eingabedaten und könnte für Simulationen im Bereich des Raumverkehrsmanagements verwendet werden. Sie ist hauptsächlich durch Datenvergiftungsangriffe gefährdet, die ihre Leistung beeinträchtigen.

Die Bedrohungen für Raumschiffe können weiter kategorisiert werden, basierend auf mehreren Faktoren:

1. Missionziele und Kontext: Die Ziele des Raumschiffs prägen massgeblich, wie sich AML-Bedrohungen manifestieren. Zum Beispiel kann ein autonomes Raumschiff, das auf einem Drohnenschiff landet, Bedrohungen ausgesetzt sein, die seine Sichtsysteme in die Irre führen, während ein KI-Modell, das Daten verarbeitet, Risiken in seinen Trainingsdaten bewältigen muss.

2. Ressourceneinschränkungen: Raumschiffe haben begrenzte Rechenleistung, die beeinflusst, wie Angreifer ihre Operationen angehen. Komplexe Angriffe, die erhebliche Rechenressourcen erfordern, können diese Systeme überlasten oder verlangsamen.

3. Lernarchitektur und -methode: Die Struktur und das Training von KI-Systemen können die Arten von AML-Angriffen beeinflussen, mit denen sie konfrontiert sind. Wenn Modelle beispielsweise vorab geladen sind, könnten sie anfälliger für White Box-Angriffe sein, als wenn sie im Raumschiff selbst trainiert werden.

4. Speicherarchitektur: Unterschiedliche Speichersysteme, die in Raumschiffen verwendet werden, können beeinflussen, wie anfällig sie für AML sind. Solid-State-Drives (SSDs) könnten wegen ihrer Grösse und Zugänglichkeit für Datenmanipulationen ins Visier genommen werden, während andere Speichertypen unterschiedliche Schwachstellen haben könnten.

5. Zugänglichkeit von Befehlen und Datenhandling (CDH): Die Fähigkeit eines Angreifers, auf das CDH des Raumschiffs zuzugreifen, könnte direkte Änderungen an einem KI-Modell ermöglichen, was das Risiko erheblich erhöht.

6. Modell-Exposition und Interaktion: Das Mass an Interaktion, das ein Angreifer mit dem KI-Modell des Raumschiffs haben kann, informiert über die Art des Angriffs, den er in Betracht ziehen könnte. Insidern, die wissen, wie Modelle funktionieren, können ihren Zugang nutzen, um Systeme effektiver zu kompromittieren.

#Experimentelles Design und Ergebnisse

Um besser zu verstehen, wie AML-Angriffe gegen Raumschiffe funktionieren, wurden Experimente mit NASAs Core Flight System (cFS)-Simulationsumgebung durchgeführt. Die Tests konzentrierten sich auf zwei Arten von Angriffen – Vergiftung und Evasion – um ihre praktischen Auswirkungen auf die Abläufe der Raumschiffe zu bewerten.

#Angriff 1: Vergiftung über autonome Navigation

Im ersten Experiment wurde ein Modell im Zusammenhang mit der Navigation angegriffen. Ziel war es, die Lernparameter des Modells zu manipulieren, indem Malware eingeführt wurde, die die Parameter änderte. Dieser Angriff zielte darauf ab, das Navigationssystem des Raumschiffs zu destabilisieren, was zu erheblichen Fehlern während des Flugs führen könnte.

Die Ergebnisse zeigten, dass durch die Anpassung der Lernmodelparameter die Genauigkeit der Navigation vorhersagen drastisch abnahm. Hohe Fehler bei den Vorhersagen deuteten darauf hin, dass das Navigationssystem die Trajektorien falsch berechnen konnte, was potenziell zu Missionserfolgen führte.

#Angriff 2: Evasion der On-Board-Computer Vision

Das zweite Experiment konzentrierte sich auf die Computersichtsysteme, die für Landeoperationen verwendet werden. Durch die Einführung von Rauschen in die von dem System verarbeiteten Bilder zielte der Angriff darauf ab, die Fähigkeit des Modells, sichere Landezonen zu identifizieren, zu beeinträchtigen.

Das Ergebnis zeigte einen drastischen Rückgang der Genauigkeit des Modells nach der Hinzufügung von Rauschen. Diese Manipulation könnte zu katastrophalen Landefehlern führen und die Sicherheit des Raumschiffs während kritischer Phasen untergraben.

#Implikationen und Empfehlungen

Die Experimente unterstreichen die Notwendigkeit für Raumschiffingenieure, AML-Sicherheitsmassnahmen bereits in den Entwurfsprozess einzubeziehen. Indem sie proaktiv diese Schwächen angehen, können sie die Komplikationen vermeiden, die mit der nachträglichen Anpassung von Sicherheitssystemen verbunden sind.

Es ist entscheidend, Schwachstellenbewertungen durchzuführen, die auf AML-Bedrohungen zugeschnitten sind. Dazu gehört die Identifizierung sowohl technischer als auch betrieblicher Schwächen, die Bewertung, wie Schwächen in einem Bereich andere beeinflussen könnten, und die Priorisierung von Bedrohungen basierend auf ihrem potenziellen Einfluss.

Ingenieure sollten eine mehrschichtige Sicherheitsstrategie anwenden, zu der auch Prinzipien des Zero Trust gehören. Das bedeutet, dass sichergestellt wird, dass alle Zugangspunkte und Kommunikationen sicher sind. Der Aufbau robuster Non-Repudiation-Massnahmen in den Bodenoperationen und die Gewährleistung, dass das Raumschiff strenge Authentifizierungsprotokolle einhält, werden ebenfalls empfohlen.

Die Vermeidung der Verwendung von Open-Source-Modellen aus unüberprüften Quellen kann die Risiken verringern. Vertraulichkeit über operationale Modelle ist entscheidend, um White-Box-Angriffe zu verhindern. Eine regelmässige Überwachung der Systemleistung auf ungewöhnliches Verhalten kann helfen, AML-Angriffe schnell zu identifizieren.

#Fazit und zukünftige Richtungen

Während Raumschiffe weiterhin fortschrittliche KI-Technologien übernehmen, wird erwartet, dass die Bedrohungen durch AML zunehmen. Es ist wichtig für die Raumfahrtindustrie, sich weiterzuentwickeln und neue Abwehrstrategien gegen diese aufkommenden Risiken zu entwickeln. Die hier präsentierte Taxonomie der AML-Bedrohungen dient als Ausgangspunkt für Ingenieure, um die Herausforderungen besser zu verstehen, mit denen sie konfrontiert sind.

Zukünftige Bemühungen sollten sich darauf konzentrieren, Experimente von Simulationen auf reale Anwendungen auszudehnen. Durch das Nutzen von Feedback aus praktischen Tests können Designer effektive Strategien entwickeln und verfeinern, um Raumschiffe gegen AML-Bedrohungen zu schützen.