Second Order State Hallucinations for Adversarial Attack Mitigation in Formation Control of Multi-Agent Systems
作者: Laksh Patel, Akhilesh Raj
分类: eess.SY, cs.MA
发布日期: 2025-06-14
备注: 6 pages, 2 figures, 1 table; presented at the 24th Annual High School Research Symposium; winner of the People's Choice Award; oral presentation at the 3rd International Mathematics and Statistics Student Research Symposium; accepted to the National Consortium of Secondary STEM School's 2025 Student Research Conference with full travel funding
💡 一句话要点
提出二阶状态幻觉(SOSH)框架，用于缓解多智能体系统编队控制中的对抗攻击。
🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)
关键词: 多智能体系统 编队控制 对抗攻击 状态估计 鲁棒控制
📋 核心要点
- 传统多智能体编队控制易受数据篡改等对抗攻击影响，缺乏有效的防御机制。
- 提出二阶状态幻觉(SOSH)框架，通过预测性状态估计替换受攻击状态，维持编队稳定性。
- 实验表明，SOSH在收敛速度、稳态误差和瞬态恢复方面优于现有鲁棒控制方案。
📝 摘要（中文）
多智能体系统(MAS)在自动驾驶、灾难救援和智慧城市等关键基础设施中的日益普及，对能够抵抗对抗攻击的鲁棒编队控制机制提出了需求。传统的基于共识的控制器在理想条件下有效，但极易受到数据操纵、传感器欺骗和通信故障的影响。为了解决这一挑战，我们提出了一种新颖的二阶状态幻觉(SOSH)框架，该框架通过分布式残差监控检测受损代理，并通过用预测的二阶近似值替换受攻击状态来维持编队稳定性。与需要重大重组或导致长时间瞬态的现有缓解策略不同，SOSH提供了一种基于二阶泰勒展开的轻量级、去中心化校正机制，从而实现快速且可扩展的弹性。我们建立了严格的基于李雅普诺夫的稳定性保证，证明即使在持续攻击下，编队误差仍然呈指数有界，前提是幻觉参数满足显式条件。在5智能体完全图编队上的综合蒙特卡罗实验表明，SOSH优于已建立的鲁棒控制方案，包括W-MSR和基于Huber的共识滤波器，实现了更快的收敛速度、更低的稳态误差和卓越的瞬态恢复。我们的结果证实，SOSH将理论鲁棒性与实际可部署性相结合，为保护MAS编队免受复杂的对抗威胁提供了一个有希望的方向。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决多智能体系统编队控制中，对抗攻击导致系统性能下降甚至崩溃的问题。现有的基于共识的控制方法虽然在理想情况下有效，但容易受到数据操纵、传感器欺骗和通信故障等攻击，缺乏有效的防御机制。这些攻击会导致编队误差增大，系统不稳定，甚至任务失败。
核心思路：论文的核心思路是利用二阶泰勒展开对受攻击智能体的状态进行预测，并用预测的状态值替换被篡改的真实状态值，从而维持编队的稳定性和性能。这种方法的核心在于利用系统中其他智能体的状态信息，对受攻击智能体的状态进行合理的估计，从而减轻攻击的影响。
技术框架：SOSH框架包含以下主要模块：1) 分布式残差监控：每个智能体监控其邻居的状态，检测异常行为，判断是否存在攻击。2) 状态幻觉：对于被判断为受攻击的智能体，利用二阶泰勒展开预测其状态。3) 状态替换：用预测的状态值替换受攻击智能体的真实状态值，用于后续的控制计算。4) 编队控制：基于替换后的状态信息，进行编队控制，维持编队形状。
关键创新：SOSH的关键创新在于利用二阶泰勒展开进行状态预测，这种方法相比于一阶近似，能够更准确地捕捉智能体的动态特性，从而提高状态估计的精度。此外，SOSH采用分布式残差监控，无需中心化的攻击检测机制，具有更好的可扩展性和鲁棒性。与现有方法相比，SOSH不需要对控制结构进行重大修改，易于部署和实施。
关键设计：SOSH的关键设计包括：1) 二阶泰勒展开的参数选择：需要选择合适的二阶导数估计方法，以保证状态预测的精度。2) 残差监控的阈值设定：需要根据系统的噪声水平和攻击特征，设定合适的残差阈值，以避免误判或漏判。3) 李雅普诺夫稳定性分析：通过李雅普诺夫函数证明，在满足一定条件下，SOSH能够保证编队误差的指数有界性。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，SOSH在5智能体完全图编队中，相比于W-MSR和基于Huber的共识滤波器等现有鲁棒控制方案，实现了更快的收敛速度、更低的稳态误差和卓越的瞬态恢复。具体而言，SOSH能够更快地恢复到期望的编队状态，并且在受到攻击时，能够有效地抑制编队误差的增长。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于各种需要多智能体协同的场景，例如：自动驾驶车队、无人机集群、机器人协同作业等。通过提高多智能体系统在对抗环境下的鲁棒性，可以保障这些系统在关键基础设施中的安全可靠运行，具有重要的实际应用价值和未来发展潜力。
📄 摘要（原文）
The increasing deployment of multi-agent systems (MAS) in critical infrastructures such as autonomous transportation, disaster relief, and smart cities demands robust formation control mechanisms resilient to adversarial attacks. Traditional consensus-based controllers, while effective under nominal conditions, are highly vulnerable to data manipulation, sensor spoofing, and communication failures. To address this challenge, we propose Second-Order State Hallucination (SOSH), a novel framework that detects compromised agents through distributed residual monitoring and maintains formation stability by replacing attacked states with predictive second-order approximations. Unlike existing mitigation strategies that require significant restructuring or induce long transients, SOSH offers a lightweight, decentralized correction mechanism based on second-order Taylor expansions, enabling rapid and scalable resilience. We establish rigorous Lyapunov-based stability guarantees, proving that formation errors remain exponentially bounded even under persistent attacks, provided the hallucination parameters satisfy explicit conditions. Comprehensive Monte Carlo experiments on a 5-agent complete graph formation demonstrate that SOSH outperforms established robust control schemes, including W-MSR and Huber-based consensus filters, achieving faster convergence rates, lower steady-state error, and superior transient recovery. Our results confirm that SOSH combines theoretical robustness with practical deployability, offering a promising direction for securing MAS formations against sophisticated adversarial threats.