Evaluando las Amenazas de AML a la Seguridad de las Naves Espaciales

Las naves espaciales son máquinas importantes que pueden operar por sí solas sin que un humano las controle. Han ayudado a los humanos a lograr cosas increíbles. Sin embargo, a medida que confiamos más en estos sistemas autónomos, se vuelven más vulnerables a ataques. Estos ataques pueden interferir en su capacidad para funcionar correctamente, especialmente usando métodos de un campo llamado aprendizaje automático adversarial (AML). Este enfoque utiliza técnicas inteligentes para engañar a los sistemas de aprendizaje automático y hacerles cometer errores.

Este artículo tiene como objetivo mostrar los tipos de amenazas que AML representa para las naves espaciales. Primero, vamos a clasificar estas amenazas y luego mostraremos experimentos que demuestran cómo se pueden llevar a cabo estos ataques contra vehículos espaciales. Finalmente, discutiremos por qué es esencial incluir medidas de seguridad centradas en AML en las naves espaciales que dependen de sistemas autónomos.

#El Cambiante Panorama de las Operaciones Espaciales

El mundo del espacio ha cambiado mucho en los últimos años. Ha pasado de ser principalmente sobre exploración y ciencia a un lugar donde los países lo ven como estratégico. Más que solo equipos científicos, naves espaciales como los satélites ahora son vitales para operaciones militares, comunicación y navegación. A medida que los países dependen más de estas tecnologías para su defensa, asegurar su seguridad se ha vuelto crucial.

Además, el uso de inteligencia artificial (IA) en estas naves espaciales está aumentando rápidamente. La IA ayuda a las naves espaciales a procesar datos, tomar decisiones sin intervención humana y mejorar su funcionamiento. Sin embargo, esto también introduce nuevas debilidades. AML es un método que se puede usar para explotar estas debilidades. Al usar entradas especialmente diseñadas, los atacantes pueden confundir o corromper los modelos de IA, lo que representa un riesgo significativo.

#La Necesidad de Mejores Medidas de Seguridad

Mientras ha habido un enfoque en hacer que las naves espaciales sean más seguras contra amenazas cibernéticas, los riesgos específicos de AML no han recibido mucha atención. Esta es una gran brecha en la seguridad de los vehículos espaciales. Las medidas de seguridad tradicionales a menudo son insuficientes cuando se enfrentan a las tácticas avanzadas que usa AML para aprovecharse de los sistemas de IA. Esto enfatiza la urgente necesidad de que los ingenieros de naves espaciales comprendan estos riesgos únicos.

#Una Mirada Más Cercana a las Amenazas de AML

El aprendizaje automático adversarial implica manipular la forma en que funcionan los modelos de IA. Los atacantes pueden crear entradas de datos que llevan al modelo a tomar decisiones incorrectas o clasificar cosas de manera errónea. Estas entradas, conocidas como "Ejemplos adversariales", pueden ser muy peligrosas porque se pueden usar contra sistemas de tecnología de la información y sistemas operativos.

#Tipos de Ataques de AML

Los ataques de AML se pueden dividir en tres categorías principales:

1. Ataques de Caja Blanca: Estos ataques ocurren cuando el atacante tiene conocimiento completo del modelo de IA. Entiende cómo funciona y puede crear entradas específicas que lo confundan. Tipos comunes de ataques de caja blanca incluyen:

   • Ataques de envenenamiento: Un atacante contamina los datos de entrenamiento, causando que el modelo aprenda información incorrecta.
   • Ataques de Inversión del Modelo: Un atacante extrae información sensible del modelo, comprometiendo la privacidad.
   • Ataques de Puerta Trasera: Un atacante planta una puerta trasera durante el entrenamiento para manipular el modelo cuando encuentra entradas específicas.

2. Ataques de caja negra: En estos ataques, el atacante no tiene conocimiento de los detalles internos del modelo, pero aún puede obtener entradas y salidas. Se basan en observar el comportamiento del modelo para crear datos engañosos. Ataques comunes de caja negra incluyen:

   • Ataques de Evasión: Crear entradas que engañan al modelo para que cometa errores.
   • Ataques de Extracción del Modelo: Inferir la funcionalidad del modelo preguntándole y analizando sus salidas.
   • Ataques de Inferencia de Membresía: Identificar qué datos de entrenamiento se usaron al observar las respuestas del modelo.

3. Ataques de Transferencia: Estos ataques implican crear entradas en un modelo y luego aplicarlas a un modelo diferente, aprovechando vulnerabilidades compartidas. Estos tipos de ataques pueden incluir:

   • Reprogramación Adversarial: Adaptar un modelo para engañar a otro modelo sin alterar su diseño.
   • Ataques de Evasión: Usar entradas elaboradas de un modelo para engañar a otro modelo.

#Limitaciones de la Investigación Actual

Hay una sorprendente falta de investigación sobre cómo AML afecta específicamente a las naves espaciales. Existen algunos marcos, como la matriz SPARTA de Aerospace Corporation, que tocan el tema de AML a un nivel alto pero no abordan los detalles. Estos marcos no consideran cómo los sistemas a bordo pueden ser engañados para cometer errores, especialmente en lo que respecta a visión y procesamiento de datos.

La mayoría de la investigación se centra en otros sistemas de TI o vehículos automotrices, dejando una brecha en nuestra comprensión de cómo las naves espaciales son particularmente vulnerables a AML. Además, aunque algunos estudios analizan ataques adversariales en general, no consideran cómo están diseñados los sistemas de naves espaciales, lo que hace que sus hallazgos sean menos aplicables a las misiones espaciales reales.

#Una Taxonomía de Amenazas de AML para Naves Espaciales

El potencial de ataques de AML a las naves espaciales existe a lo largo de todo su ciclo de vida. Estos vehículos pasan por muchas etapas, desde el diseño y ensamblaje hasta las pruebas, lanzamiento y operación. La forma en que se usa la IA en estas misiones puede hacer que sean más vulnerables a tipos específicos de ataques de AML.

Hay dos tipos principales de funcionalidades de IA que las naves espaciales pueden usar: IA predictiva y IA generativa.

• IA Predictiva: Este tipo de IA analiza datos existentes para hacer predicciones. Se utiliza comúnmente en naves espaciales para tareas como navegación e interpretación de imágenes. Sin embargo, es vulnerable a ataques de evasión que pueden llevar al sistema a identificar incorrectamente objetos o datos.

• IA Generativa: Esta IA crea nuevos datos en función de los datos de entrada y puede ser utilizada para simulaciones en la gestión del tráfico espacial. Enfrenta vulnerabilidades, principalmente de ataques de envenenamiento de datos que degradan su rendimiento.

Las amenazas a las naves espaciales pueden categorizarse aún más según varios factores:

1. Objetivos y Contexto de la Misión: Las metas de la nave espacial moldean significativamente cómo se manifiestan las amenazas de AML. Por ejemplo, una nave espacial autónoma aterrizando en un barco dron puede enfrentarse a amenazas que engañan a sus sistemas de visión, mientras que un modelo de IA que maneja datos podría lidiar con riesgos a sus datos de entrenamiento.

2. Restricciones de Recursos: Las naves espaciales tienen poder de procesamiento limitado, lo que afecta cómo los atacantes abordan sus operaciones. Ataques complejos que requieren recursos computacionales significativos pueden sobrecargar estos sistemas o ralentizarlos.

3. Arquitectura y Método de Aprendizaje: La forma en que se estructuran y entrenan los sistemas de IA puede influir en los tipos de ataques de AML que enfrentan. Por ejemplo, si los modelos están precargados, podrían ser más susceptibles a ataques de caja blanca que si se entrenan en la propia nave espacial.

4. Arquitectura de Almacenamiento: Los diferentes sistemas de almacenamiento utilizados en las naves espaciales pueden afectar su vulnerabilidad a AML. Las unidades de estado sólido (SSDs) pueden ser un objetivo para la manipulación de datos debido a su tamaño y accesibilidad, mientras que otros tipos de almacenamiento podrían tener vulnerabilidades diferentes.

5. Accesibilidad del Manejo de Comandos y Datos (CDH): La capacidad de un adversario para acceder al CDH de la nave espacial podría permitir cambios directos en un modelo de IA, aumentando significativamente el perfil de riesgo.

6. Exposición del Modelo e Interacción: El nivel de interacción que un atacante puede tener con el modelo de IA de la nave espacial informa el tipo de ataque que podría considerar. Los internos con conocimiento de cómo funcionan los modelos pueden usar su acceso para comprometer sistemas de manera más efectiva.

#Diseño Experimental y Hallazgos

Para entender mejor cómo funcionan los ataques de AML contra las naves espaciales, se llevaron a cabo experimentos utilizando el entorno de simulación del Sistema de Vuelo Central de NASA (cFS). Las pruebas se centraron en dos tipos de ataques: envenenamiento y evasión, para evaluar sus impactos prácticos en las operaciones de las naves espaciales.

#Ataque 1: Envenenamiento a través de Navegación Autónoma

En el primer experimento, se dirigió un modelo relacionado con la navegación. El objetivo era manipular los parámetros de aprendizaje del modelo introduciendo malware que alterara los parámetros. Este ataque tenía como fin desestabilizar el sistema de navegación de la nave, lo que podría llevar a errores significativos durante el vuelo.

Los resultados mostraron que al ajustar los parámetros del modelo de aprendizaje, la precisión de las predicciones de navegación cayó drásticamente. Altos errores en las predicciones indicaron que el sistema de navegación podría calcular incorrectamente trayectorias, lo que provocaría posibles fracasos en la misión.

#Ataque 2: Evasión de la Visión Computarizada a Bordo

El segundo experimento se centró en los sistemas de visión computarizada utilizados para operaciones de aterrizaje. Al introducir ruido en las imágenes procesadas por el sistema, el ataque buscaba degradar la capacidad del modelo para identificar zonas de aterrizaje seguras.

El resultado mostró una drástica disminución en la precisión del modelo después de agregar ruido. Esta manipulación podría llevar a errores de aterrizaje desastrosos, socavando la seguridad de la nave durante fases críticas.

#Implicaciones y Recomendaciones

Los experimentos destacan la necesidad de que los ingenieros de naves espaciales incorporen medidas de seguridad AML como parte del proceso de diseño. Al abordar proactivamente estas vulnerabilidades, pueden evitar las complejidades asociadas con adaptar sistemas de seguridad más adelante.

Es crucial realizar evaluaciones de vulnerabilidad adaptadas a las amenazas de AML. Esto incluye identificar vulnerabilidades tanto técnicas como operativas, evaluar cómo las debilidades en un área podrían afectar a otras, y priorizar amenazas según su impacto potencial.

Los ingenieros deberían adoptar una estrategia de seguridad por capas, incluyendo principios de cero confianza. Esto implica asegurarse de que todos los puntos de acceso y comunicaciones sean seguros. Establecer medidas robustas de no repudio en las operaciones en tierra y asegurarse de que la nave espacial emplee estrictos protocolos de autenticación también es recomendable.

Evitar el uso de modelos de código abierto de fuentes no verificadas puede disminuir los riesgos. La confidencialidad sobre los modelos operativos es esencial para prevenir ataques de caja blanca. Monitorear regularmente el rendimiento del sistema en busca de comportamientos inusuales puede ayudar a identificar rápidamente ataques de AML.

#Conclusión y Direcciones Futuras

A medida que las naves espaciales continúan adoptando tecnologías avanzadas de IA, se espera que las amenazas de AML crezcan. Es esencial que la industria espacial siga evolucionando y desarrollando nuevas defensas contra estos riesgos emergentes. La taxonomía de amenazas de AML presentada aquí sirve como un punto de partida para que los ingenieros comprendan mejor los desafíos que enfrentan.

Los esfuerzos futuros deberían centrarse en expandir la experimentación de simulaciones a aplicaciones del mundo real. Al aprovechar la retroalimentación de pruebas prácticas, los diseñadores pueden desarrollar y refinar estrategias efectivas para proteger las naves espaciales contra las amenazas de AML.