Desafíos de seguridad en sistemas de vehículos colaborativos
Analizando los riesgos de manipulación de datos y estrategias de defensa para vehículos conectados.
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Tabla de contenidos
En los últimos años, los vehículos conectados y autónomos (CAVs) han avanzado un montón. Estos vehículos usan sensores y software para conducirse solos y comunicarse entre ellos. Un aspecto clave de su funcionamiento es la Percepción Colaborativa, donde los vehículos comparten información para entender mejor su entorno. Esto les ayuda a detectar obstáculos y tomar decisiones de conducción más seguras. Sin embargo, a medida que esta tecnología avanza, también surgen preocupaciones importantes sobre la seguridad.
Los CAVs dependen de datos de otros vehículos, que no siempre son confiables. Si un participante malintencionado envía datos falsos o alterados, puede llevar a situaciones peligrosas, como frenadas bruscas inesperadas o accidentes. Este documento investiga las amenazas que plantea la manipulación de datos en sistemas de vehículos colaborativos y cómo defenderse de ellas.
La Necesidad de la Percepción Colaborativa
Los CAVs dependen en gran medida de sensores como LiDAR (Detección y Rango por Luz) para ver el mundo que los rodea. Aunque estos sensores son efectivos, tienen limitaciones. Por ejemplo, LiDAR puede tener problemas para detectar objetos que están parcialmente bloqueados o muy lejos. Para mejorar sus capacidades de detección, los CAVs usan percepción colaborativa, donde los vehículos cercanos comparten datos de sus sensores. Esta combinación de datos puede resultar en una mejor detección de objetos y toma de decisiones.
Por ejemplo, si un vehículo no puede ver a un peatón porque está detrás de otro coche, otro vehículo cercano podría verlo y compartir esa información. Este enfoque mejora significativamente la seguridad al conducir y la navegación.
Riesgos de Seguridad de la Percepción Colaborativa
Con la percepción colaborativa, los CAVs se vuelven vulnerables a ataques. Si un vehículo malintencionado envía información falsa, puede engañar a otros y crear condiciones peligrosas para conducir. Los atacantes pueden manipular los datos para hacer que los CAVs interpreten mal su entorno, lo que puede llevar a accidentes.
A pesar de la conciencia sobre estos riesgos de seguridad, la investigación sobre posibles ataques y defensas para la percepción colaborativa ha sido limitada. Es crucial entender la naturaleza de tales amenazas y cómo se pueden contrarrestar de manera efectiva.
Tipos de Ataques de Fabricación de Datos
Este estudio describe varios ataques de fabricación de datos que apuntan a los sistemas de percepción de los CAVs. Estos ataques están diseñados para interferir con los datos que se comparten entre vehículos. Los atacantes pueden proporcionar a los CAVs datos manipulados que parecen reales pero que son engañosos.
Estos ataques pueden llevar a diferentes escenarios:
Spoofing: Un atacante envía datos falsos para hacer que parezca que hay un objeto (como un coche o un peatón) delante de un CAV cuando en realidad no lo hay. Esto puede hacer que el vehículo se detenga de repente o tome acciones inseguras.
Eliminación: Esto implica enviar datos alterados que eliminan la presencia de un objeto real (por ejemplo, un peatón) de la percepción del CAV. Esto podría llevar a que el vehículo colisione con un obstáculo que cree que no está.
Estos ataques han sido probados y han demostrado tener una alta tasa de éxito, lo que indica una amenaza significativa para la seguridad de los vehículos.
Detección de Anomalías como Defensa
Para combatir las amenazas que plantean estos ataques, se ha propuesto un sistema de defensa llamado Detección Colaborativa de Anomalías (CAD). Este sistema permite a los vehículos compartir Mapas de Ocupación y verificar los datos que reciben entre sí.
Los mapas de ocupación son representaciones 2D simples del entorno, etiquetando áreas como libres, ocupadas o desconocidas. Cuando un vehículo recibe mapas de ocupación de otros vehículos, puede validar si los datos son consistentes. Si un vehículo dice que una región está libre pero otro dice que está ocupada, hay un conflicto que podría indicar un ataque potencial.
Al verificar colectivamente los datos, los CAVs pueden detectar anomalías que puedan surgir de actividades maliciosas, ayudando a mejorar la seguridad en entornos de conducción colaborativa.
Evaluación de la Seguridad de la Percepción Colaborativa
En nuestra investigación, se crearon dos conjuntos de datos principales para evaluar la efectividad de los ataques y defensas propuestos. El primer conjunto de datos es un entorno simulado, mientras que el segundo consiste en pruebas del mundo real realizadas con vehículos reales.
Los hallazgos mostraron que los ataques propuestos podían suplantar o eliminar objetos en la carretera en muchos escenarios. Una evaluación del sistema CAD indicó que puede detectar alrededor del 91.5% de los ataques con una tasa mínima de falsos positivos, demostrando su eficacia como mecanismo de defensa.
Conclusión
A medida que la tecnología CAV continúa evolucionando, mantener medidas de seguridad robustas se vuelve esencial. La fabricación de datos plantea una amenaza real para la seguridad de los vehículos, pero al implementar sistemas como la Detección Colaborativa de Anomalías, se pueden mitigar los riesgos. La investigación contribuye a mejorar el marco de seguridad para la percepción colaborativa en vehículos conectados y autónomos, asegurando carreteras más seguras para todos.
El trabajo futuro se centrará en avanzar en estas medidas de seguridad mientras se mantiene al día con la rápida evolución de la tecnología vehicular.
Título: On Data Fabrication in Collaborative Vehicular Perception: Attacks and Countermeasures
Resumen: Collaborative perception, which greatly enhances the sensing capability of connected and autonomous vehicles (CAVs) by incorporating data from external resources, also brings forth potential security risks. CAVs' driving decisions rely on remote untrusted data, making them susceptible to attacks carried out by malicious participants in the collaborative perception system. However, security analysis and countermeasures for such threats are absent. To understand the impact of the vulnerability, we break the ground by proposing various real-time data fabrication attacks in which the attacker delivers crafted malicious data to victims in order to perturb their perception results, leading to hard brakes or increased collision risks. Our attacks demonstrate a high success rate of over 86% on high-fidelity simulated scenarios and are realizable in real-world experiments. To mitigate the vulnerability, we present a systematic anomaly detection approach that enables benign vehicles to jointly reveal malicious fabrication. It detects 91.5% of attacks with a false positive rate of 3% in simulated scenarios and significantly mitigates attack impacts in real-world scenarios.
Autores: Qingzhao Zhang, Shuowei Jin, Ruiyang Zhu, Jiachen Sun, Xumiao Zhang, Qi Alfred Chen, Z. Morley Mao
Última actualización: 2023-10-03 00:00:00
Idioma: English
Fuente URL: https://arxiv.org/abs/2309.12955
Fuente PDF: https://arxiv.org/pdf/2309.12955
Licencia: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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