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现代合作研发新方法 保护自动驾驶汽车不受攻击

无论是核电站、医院的病人监护设备还是自动驾驶汽车,物理程序都与计算机和过程控制相结合,即网络物理系统(CPS)随处可见。但是,CPS的广泛应用也使其成为黑客攻击的主要目标。例如,简单地更改传感器的值可能会造成严重损坏。由于容易受到恶意攻击,即使传感器损坏,此类系统也需要能够提供安全有效的过程控制。

据外媒报道,近日,韩国大邱庆北科学技术学院(Daegu Gyeongbuk Institute of Science and Technology)的Yongsoon Eun教授和现代汽车公司的同事Yechan Jeong,对被攻击的系统进行了研究和开发。一种估计系统弹性状态(RSE)的方法。状态估计是指使用传感器读数等外部变量,使用称为“观察者”的数学模型来确定系统的内部状态。这是过程控制的关键步骤。虽然传感器已损坏,但仍可确定系统内部状态时,称为 RSE。

Eun 教授解释说:“如果在设计中不考虑安全性和可靠性,你还会驾驶自动驾驶汽车还是住在计算机控制的发电厂附近?十多年了?人们一直都意识到控制系统灵活性的重要性。”

在这个过程中,所有的控制系统都会受到变化或“干扰”的影响,从而导致对状态的估计错误。然而,随着扰动增加,误差增加,导致系统弹性崩溃。使用名为“位置输入观察者”(UIO)的观察者,新的 RSE 方法克服了这一限制,提供了一种可以抵抗恶意攻击的状态估计方法。

在该方法中,为每个传感器设计一个UIO,然后结合每个UIO的估计值,对误差进行处理,提供传感器内部状态的真实值。使用UIO的好处是无论过程受到多大的干扰,其估计误差始终接近于0,这与其他观测器只能提供估计值的误差范围不同。这种方法的新颖之处在于它使用了恩教授团队新开发的技术——“偏态UIO”。这种方法的特点之一是在无法提取所有状态信息时,可以提取尽可能多的内部状态信息,可以大大提高新的基于UIO的RSE方法的适用性。

Eun教授总结道:“这种方法在不可避免的故障和攻击的情况下,为系统提供了一定程度的容忍度,使系统的功能可以顺利降级。这对于设计CPS很重要……言语很重要。” (加斯科仙子)

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