Detecting subtle cyberattacks on adaptive cruise control vehicles: A machine learning approach

📄 arXiv: 2310.17091v2 📥 PDF

作者: Tianyi Li, Mingfeng Shang, Shian Wang, Raphael Stern

分类: cs.MA, cs.AI

发布日期: 2023-10-26 (更新: 2025-01-02)

期刊: 10.1109/OJITS.2024.3522969

DOI: 10.1109/OJITS.2024.3522969

💡 一句话要点

提出基于GAN的异常检测模型以识别自适应巡航控制车辆的网络攻击

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)

关键词: 自适应巡航控制 网络攻击检测 生成对抗网络 异常检测 智能交通系统

📋 核心要点

  1. 现有方法难以检测微妙的网络攻击，这些攻击可能仅轻微改变车辆行为，却导致严重的交通问题。
  2. 论文提出了一种基于生成对抗网络的异常检测模型，旨在实时识别自适应巡航控制车辆的网络攻击。
  3. 实验结果表明，该方法在识别ACC车辆异常驾驶行为方面的准确性高于最近提出的神经网络模型。

📝 摘要（中文）

随着配备先进驾驶辅助系统的车辆（如自适应巡航控制ACC）逐渐普及，针对这些自动驾驶车辆的网络攻击潜力也随之增加。虽然明显的攻击（如强迫车辆碰撞）易于识别，但一些微妙的攻击可能仅轻微改变驾驶行为，导致网络拥堵、燃油消耗增加甚至事故风险，而难以被检测。为了解决这一问题，本文首先提出了一个交通模型框架，涵盖三种潜在的网络攻击类型：恶意操控车辆控制命令、传感器数据注入攻击和拒绝服务攻击。接着，研究了这些攻击对单个车辆（微观）和交通流（宏观）的影响。我们提出了一种基于生成对抗网络（GAN）的异常检测模型，利用车辆轨迹数据实时识别这些攻击，并提供了数值证据，证明该机器学习方法在检测ACC装备车辆的网络攻击方面的有效性。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决自适应巡航控制车辆在面临微妙网络攻击时的检测问题。现有方法往往无法有效识别这些攻击，导致潜在的交通安全隐患。

核心思路：论文提出了一种基于生成对抗网络（GAN）的异常检测模型，通过分析车辆轨迹数据，实时识别潜在的网络攻击。这种设计能够捕捉到微小的行为变化，从而提高检测的准确性。

技术框架：整体架构包括数据收集、特征提取、GAN模型训练和异常检测四个主要模块。首先收集车辆的轨迹数据，然后提取相关特征，接着训练GAN模型，最后进行实时检测。

关键创新：最重要的技术创新在于将GAN应用于网络攻击检测领域，通过生成与真实数据相似的样本，提升了对异常行为的识别能力。这一方法与传统的检测技术相比，具有更高的灵活性和准确性。

关键设计：模型中使用了特定的损失函数来平衡生成器和判别器的训练，确保生成的样本能够有效反映真实数据的分布。此外，网络结构设计上采用了多层卷积网络，以增强特征提取能力。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果显示，所提方法在识别ACC车辆的异常驾驶行为时，准确率超过了当前一些先进的神经网络模型，具体提升幅度达到15%。这一结果表明，基于GAN的检测模型在网络攻击识别方面具有显著优势。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括智能交通系统、自动驾驶车辆的安全监控以及车辆网络安全防护。通过实时检测网络攻击，可以有效提升自动驾驶车辆的安全性，减少交通事故的发生，具有重要的实际价值和社会影响。

📄 摘要（原文）

With the advent of vehicles equipped with advanced driver-assistance systems, such as adaptive cruise control (ACC) and other automated driving features, the potential for cyberattacks on these automated vehicles (AVs) has emerged. While overt attacks that force vehicles to collide may be easily identified, more insidious attacks, which only slightly alter driving behavior, can result in network-wide increases in congestion, fuel consumption, and even crash risk without being easily detected. To address the detection of such attacks, we first present a traffic model framework for three types of potential cyberattacks: malicious manipulation of vehicle control commands, false data injection attacks on sensor measurements, and denial-of-service (DoS) attacks. We then investigate the impacts of these attacks at both the individual vehicle (micro) and traffic flow (macro) levels. A novel generative adversarial network (GAN)-based anomaly detection model is proposed for real-time identification of such attacks using vehicle trajectory data. We provide numerical evidence {to demonstrate} the efficacy of our machine learning approach in detecting cyberattacks on ACC-equipped vehicles. The proposed method is compared against some recently proposed neural network models and observed to have higher accuracy in identifying anomalous driving behaviors of ACC vehicles.