Avaliando as Ameaças de AML à Segurança das Naves Espaciais

Naves espaciais são máquinas importantes que conseguem operar sozinhas, sem um humano controlando. Elas ajudaram a humanidade a conquistar várias coisas incríveis. Mas, à medida que dependemos mais desses sistemas autônomos, eles ficam mais vulneráveis a ataques. Esses ataques podem atrapalhar a maneira como funcionam corretamente, especialmente usando métodos de uma área chamada aprendizado de máquina adversarial (AML). Essa abordagem usa técnicas inteligentes para enganar sistemas de aprendizado de máquina e fazê-los cometer erros.

Esse artigo tem como objetivo mostrar os tipos de ameaças que o AML representa para as naves espaciais. Primeiro, vamos passar por uma classificação dessas ameaças e depois mostrar experimentos que demonstram como esses ataques podem ser realizados contra veículos espaciais. Por fim, vamos discutir por que é essencial incluir medidas de segurança focadas em AML nas naves que dependem de sistemas autônomos.

#A Mudança no Cenário das Operações Espaciais

O mundo espacial mudou bastante nos últimos anos. Passou de ser principalmente sobre exploração e ciência para um lugar onde os países veem como estratégico. Mais do que apenas equipamentos científicos, naves como satélites são agora vitais para operações militares, comunicação e navegação. Com os países dependendo mais dessas tecnologias para sua defesa, garantir sua segurança se tornou crucial.

Além disso, o uso de inteligência artificial (IA) nessas naves está crescendo rapidamente. A IA ajuda as naves a processar dados, tomar decisões sem intervenção humana e melhorar a maneira como operam. Mas isso também introduz novas fraquezas. O AML é um dos métodos que podem ser usados para explorar essas fraquezas. Usando entradas especialmente projetadas, atacantes podem confundir ou corromper modelos de IA, o que representa um grande risco.

#A Necessidade de Medidas de Segurança Melhores

Embora tenha havido algum foco em tornar naves espaciais mais seguras contra ameaças cibernéticas, os riscos específicos do AML não receberam muita atenção. Essa é uma grande lacuna para garantir a segurança dos veículos espaciais. Medidas de segurança tradicionais frequentemente falham quando enfrentam as táticas avançadas que o AML usa para tirar proveito dos sistemas de IA. Isso enfatiza a necessidade urgente de engenheiros de espaçonaves entenderem esses riscos únicos.

#Um Olhar Mais Próximo nas Ameaças do AML

O aprendizado de máquina adversarial envolve manipular a forma como os modelos de IA funcionam. Atacantes podem criar entradas de dados que levam o modelo a tomar decisões erradas ou classificar coisas de forma incorreta. Essas entradas, conhecidas como "Exemplos Adversariais", podem ser muito perigosas porque podem ser usadas contra sistemas de tecnologia da informação e sistemas operacionais.

#Tipos de Ataques de AML

Os ataques de AML podem ser divididos em três categorias principais:

1. Ataques White Box: Esses ataques acontecem quando o atacante tem conhecimento total do modelo de IA. Eles entendem como ele funciona e podem criar entradas específicas que o confundem. Tipos comuns de ataques white box incluem:

   • Ataques de envenenamento: Um atacante contamina os dados de treinamento, fazendo o modelo aprender informações incorretas.
   • Ataques de Inversão de Modelo: Um atacante extrai informações sensíveis do modelo, comprometendo a privacidade.
   • Ataques de Backdoor: Um atacante planta uma porta dos fundos durante o treinamento para manipular o modelo quando ele encontra entradas específicas.

2. Ataques Black Box: Nesses ataques, o atacante não tem conhecimento do funcionamento interno do modelo, mas ainda pode obter entradas e saídas. Eles se baseiam na observação do comportamento do modelo para criar dados enganosos. Ataques black box comuns incluem:

   • Ataques de Evasão: Criar entradas que enganam o modelo para cometer erros.
   • Ataques de Extração de Modelo: Inferir a funcionalidade do modelo consultando-o e analisando suas saídas.
   • Ataques de Inferência de Membros: Identificar quais dados de treinamento foram usados observando as respostas do modelo.

3. Ataques de Transferência: Esses ataques envolvem criar entradas em um modelo e depois aplicá-las a um modelo diferente, explorando vulnerabilidades compartilhadas. Esses tipos de ataques podem incluir:

   • Reprogramação Adversarial: Adaptar um modelo para enganar outro modelo sem alterar seu design.
   • Ataques de Evasão: Usar entradas criadas de um modelo para enganar outro modelo.

#Limitações da Pesquisa Atual

Há uma surpreendente falta de pesquisa sobre como o AML afeta especificamente as naves espaciais. Alguns frameworks existem, como a matriz SPARTA da Aerospace Corporation, que aborda questões de AML em alto nível, mas não tratam dos detalhes. Esses frameworks não consideram como sistemas a bordo podem ser enganados para cometer erros, especialmente em relação à visão e processamento de dados.

A maior parte da pesquisa foca em outros sistemas de TI ou veículos automotivos, deixando uma lacuna em nossa compreensão de como as naves espaciais são particularmente vulneráveis ao AML. Além disso, enquanto alguns estudos analisam ataques adversariais em geral, eles não consideram como os sistemas das naves espaciais são projetados, tornando suas descobertas menos aplicáveis a missões espaciais reais.

#Uma Taxonomia das Ameaças de AML para Naves Espaciais

O potencial para ataques de AML em naves espaciais existe ao longo de todo seu ciclo de vida. Esses veículos passam por várias etapas, desde o design e montagem até o teste, lançamento e operação. A maneira como a IA é usada nessas missões pode torná-las mais vulneráveis a tipos específicos de ataques de AML.

Existem dois tipos principais de funcionalidades de IA que as naves espaciais podem usar: IA preditiva e IA generativa.

• IA Preditiva: Esse tipo de IA analisa dados existentes para fazer previsões. É comumente usada em naves espaciais para tarefas como navegação e interpretação de imagens. No entanto, é vulnerável a ataques de evasão que podem levar o sistema a identificar incorretamente objetos ou dados.

• IA Generativa: Essa IA cria novos dados com base em dados de entrada e pode ser usada para simulações na gestão do tráfego espacial. Ela enfrenta vulnerabilidades principalmente de ataques de envenenamento de dados que degradam seu desempenho.

As ameaças às naves espaciais podem ser categorizadas ainda mais com base em vários fatores:

1. Objetivos da Missão e Contexto: Os objetivos da nave espacial moldam significativamente como as ameaças de AML se manifestam. Por exemplo, uma nave espacial autônoma pousando em um navio-drone pode enfrentar ameaças que enganem seus sistemas de visão, enquanto um modelo de IA lidando com dados pode lidar com riscos aos seus dados de treinamento.

2. Restrições de Recursos: As naves espaciais têm poder de processamento limitado, o que afeta como os atacantes abordam suas operações. Ataques complexos que exigem recursos computacionais significativos podem sobrecarregar esses sistemas ou desacelerá-los.

3. Arquitetura e Método de Aprendizagem: A maneira como os sistemas de IA são estruturados e treinados pode influenciar os tipos de ataques de AML que enfrentam. Por exemplo, se os modelos forem pré-carregados, eles podem ser mais suscetíveis a ataques white box do que se forem treinados na própria nave espacial.

4. Arquitetura de Armazenamento: Diferentes sistemas de armazenamento usados nas naves espaciais podem afetar quão vulneráveis elas são ao AML. Drives de estado sólido (SSDs) podem ser alvos para manipulação de dados devido ao seu tamanho e acessibilidade, enquanto outros tipos de armazenamento podem ter vulnerabilidades diferentes.

5. Acessibilidade de Comando e Manipulação de Dados (CDH): A capacidade de um adversário acessar o CDH da nave espacial pode permitir alterações diretas em um modelo de IA, aumentando significativamente o perfil de risco.

6. Exposição e Interação do Modelo: O nível de interação que um atacante pode ter com o modelo de IA da nave espacial informa o tipo de ataque que eles podem considerar. Insiders com conhecimento de como os modelos funcionam podem usar seu acesso para comprometer os sistemas de forma mais eficaz.

#Design Experimental e Resultados

Para entender melhor como os ataques de AML funcionam contra naves espaciais, foram realizados experimentos usando o ambiente de simulação do Sistema de Voo Central da NASA (cFS). Os testes se concentraram em dois tipos de ataques-envenenamento e evasão-para avaliar seus impactos práticos nas operações das naves espaciais.

#Ataque 1: Envenenamento via Navegação Autônoma

No primeiro experimento, um modelo relacionado à navegação foi alvo. O objetivo era manipular as configurações de aprendizado do modelo introduzindo malware que alterasse os parâmetros. Esse ataque visava desestabilizar o sistema de navegação da nave, o que poderia levar a erros significativos durante o voo.

Os resultados mostraram que, ao ajustar os parâmetros do modelo de aprendizado, a precisão das previsões de navegação caiu drasticamente. Altos erros nas previsões indicaram que o sistema de navegação poderia calcular trajetórias incorretamente, levando a possíveis falhas na missão.

#Ataque 2: Evasão da Visão Computacional a Bordo

O segundo experimento se concentrou nos sistemas de visão computacional usados para operações de pouso. Ao introduzir ruído nas imagens processadas pelo sistema, o ataque visava degradar a capacidade do modelo de identificar zonas de pouso seguras.

O resultado mostrou uma queda acentuada na precisão do modelo após a adição de ruído. Essa manipulação poderia levar a erros de pouso desastrosos, comprometendo a segurança da nave durante fases críticas.

#Implicações e Recomendações

Os experimentos destacam a necessidade de engenheiros de naves espaciais incorporarem medidas de segurança contra AML como parte do processo de design. Ao abordar proativamente essas vulnerabilidades, eles podem evitar as complexidades associadas a retrofitar sistemas de segurança mais tarde.

É crucial realizar avaliações de vulnerabilidade adaptadas a ameaças de AML. Isso inclui identificar vulnerabilidades tanto técnicas quanto operacionais, avaliar como fraquezas em uma área poderiam afetar outras e priorizar ameaças com base em seu impacto potencial.

Os engenheiros devem adotar uma estratégia de segurança em camadas, incluindo princípios de zero trust. Isso envolve garantir que todos os pontos de acesso e comunicações sejam seguros. Estabelecer robustas medidas de não-repúdio nas operações em solo e garantir que a nave espacial empregue protocolos de autenticação rigorosos também são recomendados.

Evitar o uso de modelos de código aberto de fontes não verificadas pode diminuir os riscos. A confidencialidade sobre modelos operacionais é essencial para prevenir ataques white box. Monitorar regularmente o desempenho do sistema para qualquer comportamento incomum pode ajudar a identificar rapidamente ataques de AML.

#Conclusão e Direções Futuras

À medida que as naves espaciais continuam a adotar tecnologias avançadas de IA, as ameaças do AML devem crescer. É essencial que a indústria espacial continue evoluindo e desenvolvendo novas defesas contra esses riscos emergentes. A taxonomia de ameaças de AML apresentada aqui serve como um ponto de partida para que os engenheiros compreendam melhor os desafios que enfrentam.

Esforços futuros devem focar em expandir a experimentação de simulações para aplicações do mundo real. Ao aproveitar o feedback de testes práticos, os projetistas podem desenvolver e refinar estratégias eficazes para proteger as naves espaciais contra ameaças de AML.