Security and Resilience in Autonomous Vehicles: A Proactive Design Approach
作者: Chieh Tsai, Murad Mehrab Abrar, Salim Hariri
分类: cs.CR, cs.AI
发布日期: 2026-04-14
备注: 20 pages. Accepted for publication as a book chapter
💡 一句话要点
提出一种主动设计方法，增强自动驾驶汽车的安全性和韧性
🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)
关键词: 自动驾驶安全 弹性架构 入侵检测 威胁建模 冗余设计
📋 核心要点
- 自动驾驶汽车面临网络攻击和物理威胁，现有方法难以有效应对这些威胁。
- 论文提出一种AV弹性架构，集成冗余、多样性和自适应重配置策略，增强系统韧性。
- 实验表明，该方法能有效检测深度相机致盲攻击和软件篡改，确保运营连续性。
📝 摘要（中文）
自动驾驶汽车(AVs)有望实现高效、清洁和经济的交通运输系统，但它们对传感器、无线通信和决策系统的依赖使其容易受到网络攻击和物理威胁。本章介绍了一种新的设计技术，以加强自动驾驶汽车的安全性和韧性。首先，我们提供了一个跨不同架构层的潜在攻击分类，从感知和控制操纵到车对万物(V2X)通信漏洞利用和软件供应链妥协。在此分析的基础上，我们提出了一个AV弹性架构，该架构集成了冗余、多样性和自适应重配置策略，并由基于异常和哈希的入侵检测技术支持。在Quanser QCar平台上的实验验证证明了这些方法在检测深度相机致盲攻击和感知模块的软件篡改方面的有效性。结果表明，即使在对抗条件下，快速异常检测与回退和备份机制相结合也能确保运营的连续性。通过将分层威胁建模与实际防御实施相结合，这项工作推进了AV弹性策略，以实现更安全、更值得信赖的自动驾驶汽车。
🔬 方法详解
问题定义：自动驾驶汽车依赖传感器、通信和决策系统，这些组件容易受到网络攻击和物理威胁。现有的安全方法可能无法充分应对这些复杂且多样的攻击，导致系统崩溃或功能受损。因此，需要一种更全面的方法来增强自动驾驶汽车的安全性与韧性。
核心思路：论文的核心思路是采用一种主动设计方法，从架构层面构建弹性。通过集成冗余、多样性和自适应重配置策略，系统能够在检测到攻击或故障时自动切换到备用方案，从而保证运营的连续性。这种设计理念类似于容错系统，但更加强调对恶意攻击的防御。
技术框架：论文提出的AV弹性架构包含以下主要模块：1)威胁建模与分析：对不同架构层（感知、控制、通信等）的潜在攻击进行分类和分析。2)冗余与多样性：在关键组件中引入冗余备份和多样化设计，例如使用多个传感器或不同的算法实现相同的功能。3)自适应重配置：根据系统状态和威胁情况，动态调整系统配置，例如切换到备用传感器或降低车辆速度。4)入侵检测：采用基于异常和哈希的入侵检测技术，实时监控系统行为，及时发现异常活动。
关键创新：该论文的关键创新在于将分层威胁建模与实际防御实施相结合，提出了一种全面的AV弹性架构。与传统的安全方法相比，该架构不仅关注于预防攻击，更强调在攻击发生后快速恢复和维持运营的能力。此外，自适应重配置策略能够根据实际情况动态调整防御措施，提高了系统的灵活性和适应性。
关键设计：在入侵检测方面，论文采用了基于异常和哈希的技术。异常检测通过监控系统行为的偏差来发现潜在的攻击，而哈希技术则用于检测软件篡改。具体的技术细节（如异常检测算法的选择、哈希函数的选择等）在论文中可能没有详细描述，属于实验验证部分的内容。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，该方法能够有效检测深度相机致盲攻击和感知模块的软件篡改。通过快速异常检测和自适应重配置，系统能够在遭受攻击后迅速恢复，确保运营的连续性。具体的性能数据（如检测率、误报率、恢复时间等）可能在论文中有更详细的描述，但摘要中未明确给出。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于各种自动驾驶系统，包括乘用车、商用车辆和特种车辆。通过提高自动驾驶汽车的安全性和韧性，可以增强公众对自动驾驶技术的信任，加速其商业化进程。此外，该方法还可以应用于其他安全关键型系统，如机器人、无人机和工业控制系统。
📄 摘要（原文）
Autonomous vehicles (AVs) promise efficient, clean and cost-effective transportation systems, but their reliance on sensors, wireless communications, and decision-making systems makes them vulnerable to cyberattacks and physical threats. This chapter presents novel design techniques to strengthen the security and resilience of AVs. We first provide a taxonomy of potential attacks across different architectural layers, from perception and control manipulation to Vehicle-to-Any (V2X) communication exploits and software supply chain compromises. Building on this analysis, we present an AV Resilient architecture that integrates redundancy, diversity, and adaptive reconfiguration strategies, supported by anomaly- and hash-based intrusion detection techniques. Experimental validation on the Quanser QCar platform demonstrates the effectiveness of these methods in detecting depth camera blinding attacks and software tampering of perception modules. The results highlight how fast anomaly detection combined with fallback and backup mechanisms ensures operational continuity, even under adversarial conditions. By linking layered threat modeling with practical defense implementations, this work advances AV resilience strategies for safer and more trustworthy autonomous vehicles.