Stealthy Sensor Attacks Against Direct Data-Driven Controllers

📄 arXiv: 2504.17347 📥 PDF

作者: Sribalaji C. Anand

分类: eess.SY

发布日期: 2026-02-28

💡 一句话要点

针对直接数据驱动控制器的隐蔽传感器攻击研究

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)

关键词: 数据驱动控制 传感器攻击 隐蔽攻击 ${H}_2$控制 安全性 鲁棒性 线性时不变系统

📋 核心要点

  1. 现有数据驱动控制方法在学习阶段缺乏对恶意传感器攻击的考虑，可能导致系统不稳定。
  2. 提出一种隐蔽传感器攻击方法，攻击者无需系统模型即可注入攻击，诱导学习不稳定的控制器。
  3. 通过数值实验验证了攻击的有效性，并讨论了潜在的防御策略，强调对抗性考虑的重要性。

📝 摘要（中文）

本文研究了离散时间线性时不变系统在学习阶段易受隐蔽传感器攻击影响的脆弱性。特别地，我们证明了即使是无法访问系统模型的“数据驱动”攻击者，也可以注入攻击，误导操作员学习到不稳定的状态反馈控制器。此外，我们还分析了降低数据驱动${H}_2$控制器性能的攻击，同时确保操作员始终可以计算出可行的控制器。文中还讨论了潜在的缓解策略。数值例子说明了所提出的攻击的有效性，并强调了在数据驱动控制器设计中考虑对抗性操纵的重要性。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在研究数据驱动控制系统在学习阶段，面临的来自传感器攻击的威胁。传统的数据驱动控制方法通常假设数据是干净的，忽略了恶意攻击者可能篡改传感器数据，从而导致学习到的控制器性能下降甚至系统不稳定。现有方法缺乏对这种攻击的防御机制。

核心思路：核心思路是设计一种隐蔽的传感器攻击，使得攻击在统计上难以被检测，同时能够显著影响学习到的控制器性能。攻击者不需要知道系统的精确模型，仅通过操纵传感器数据，就能诱导学习算法产生不期望的控制器。

技术框架：该研究主要分为以下几个阶段：1) 建立离散时间线性时不变系统模型；2) 设计隐蔽传感器攻击策略，该策略旨在影响数据驱动控制器的学习过程；3) 分析攻击对${H}_2$控制器性能的影响，并确保控制器计算的可行性；4) 提出潜在的缓解策略，以增强系统的鲁棒性；5) 通过数值实验验证攻击的有效性和缓解策略的效果。

关键创新：关键创新在于提出了一种数据驱动的隐蔽传感器攻击方法，该方法不需要系统模型信息，即可有效地影响控制器的学习过程。这种攻击的隐蔽性使得传统的异常检测方法难以发现，从而增加了攻击的成功率。此外，论文还分析了攻击对${H}_2$控制器性能的影响，并提出了潜在的缓解策略。

关键设计：攻击策略的设计需要保证隐蔽性，即攻击后的数据分布与正常数据分布尽可能接近，以避免被检测。同时，攻击需要能够有效地影响控制器的学习，例如，通过改变数据的统计特性，使得学习算法倾向于选择不稳定的控制器参数。具体的攻击实现可能涉及到对传感器数据添加特定的噪声或偏差，并调整攻击的强度和频率，以达到最佳的攻击效果。${H}_2$控制器的设计基于数据驱动的方法，例如，使用最小二乘法或强化学习等技术，从受污染的数据中学习控制器参数。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

论文通过数值实验验证了所提出的隐蔽传感器攻击的有效性。实验结果表明，攻击者可以在不被检测的情况下，成功地诱导系统学习到不稳定的控制器，或者显著降低${H}_2$控制器的性能。此外，实验还评估了潜在的缓解策略的效果，结果表明这些策略可以在一定程度上提高系统的鲁棒性，降低攻击的影响。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于各种依赖数据驱动控制的领域，如机器人、自动驾驶、智能制造等。通过分析和防御针对数据驱动控制器的传感器攻击，可以提高系统的安全性、可靠性和鲁棒性，避免因恶意攻击导致系统性能下降甚至崩溃。研究结果有助于开发更安全的控制系统，保护关键基础设施免受潜在威胁。

📄 摘要（原文）

This paper investigates the vulnerability of discrete-time linear time-invariant systems to stealthy sensor attacks during the learning phase. In particular, we demonstrate that a {data-driven} adversary, without access to the system model, can inject attacks that mislead the operator into learning an {unstable} state-feedback controller. We further analyze attacks that degrade the performance of data-driven ${H}_2$ controllers, while ensuring that the operator can always compute a feasible controller. Potential mitigation strategies are also discussed. Numerical examples illustrate the effectiveness of the proposed attacks and underscore the importance of accounting for adversarial manipulations in data-driven controller design.