論文の概要: A Sensor Fusion-based GNSS Spoofing Attack Detection Framework for Autonomous Vehicles

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2108.08635v1
• Date: Thu, 19 Aug 2021 11:59:51 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-08-20 14:14:03.117303
• Title: A Sensor Fusion-based GNSS Spoofing Attack Detection Framework for Autonomous Vehicles
• Title（参考訳）: センサフュージョンを用いた自律走行車用GNSSスポーフィング検出フレームワーク
• Authors: Sagar Dasgupta, Mizanur Rahman, Mhafuzul Islam, Mashrur Chowdhury
• Abstract要約: 本稿では,センサフュージョンをベースとしたGNSS(Global Navigation Satellite System)スプーフィング攻撃検出フレームワークを提案する。 複数の低コストの車載センサーからのデータを融合し、リカレントニューラルネットワークモデルに入力する。 我々は,k-Nearest Neighbors (k-NN) と Dynamic Time Warping (DTW) のアルゴリズムを組み合わせて,左旋回と右旋回を検出・分類した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.947150829838588
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: This paper presents a sensor fusion based Global Navigation Satellite System (GNSS) spoofing attack detection framework for autonomous vehicles (AV) that consists of two concurrent strategies: (i) detection of vehicle state using predicted location shift -- i.e., distance traveled between two consecutive timestamps -- and monitoring of vehicle motion state -- i.e., standstill/ in motion; and (ii) detection and classification of turns (i.e., left or right). Data from multiple low-cost in-vehicle sensors (i.e., accelerometer, steering angle sensor, speed sensor, and GNSS) are fused and fed into a recurrent neural network model, which is a long short-term memory (LSTM) network for predicting the location shift, i.e., the distance that an AV travels between two consecutive timestamps. This location shift is then compared with the GNSS-based location shift to detect an attack. We have then combined k-Nearest Neighbors (k-NN) and Dynamic Time Warping (DTW) algorithms to detect and classify left and right turns using data from the steering angle sensor. To prove the efficacy of the sensor fusion-based attack detection framework, attack datasets are created for four unique and sophisticated spoofing attacks-turn-by-turn, overshoot, wrong turn, and stop, using the publicly available real-world Honda Research Institute Driving Dataset (HDD). Our analysis reveals that the sensor fusion-based detection framework successfully detects all four types of spoofing attacks within the required computational latency threshold.
• Abstract（参考訳）: 本報告では, 自動走行車(AV)に対するセンサフュージョンベースグローバルナビゲーション衛星システム(GNSS)のスプーフィング攻撃検出フレームワークについて, (i) 予測位置シフトを用いた車両状態の検知, (i) 連続する2つのタイムスタンプ間を走行する距離の計測, (i) 車両動作状態の監視, (i) 旋回(i) 検出と分類 (i) の2つの同時戦略から構成する。 複数の低コストの車載センサー(加速度計、操舵角センサ、速度センサ、GNSS)からのデータを融合して、2つの連続するタイムスタンプ間をAVが移動する距離を予測するための長い短期記憶(LSTM)ネットワークであるリカレントニューラルネットワークモデルに供給する。 この位置シフトは、GNSSベースの位置シフトと比較され、攻撃を検出する。 そこで我々はk-Nearest Neighbors (k-NN) と Dynamic Time Warping (DTW) のアルゴリズムを組み合わせて、操舵角センサのデータを用いて左右旋回を検出し、分類した。 センサフュージョンベースの攻撃検出フレームワークの有効性を証明するため、Honda Research Institute Driving Dataset (HDD)を使用して、ターンバイターン、オーバーシュート、間違ったターン、ストップの4つのユニークで洗練されたスプーフィング攻撃のための攻撃データセットを作成する。 解析の結果,センサフュージョンに基づく検出フレームワークは,必要な計算遅延閾値内で,4種類のスプーフィング攻撃をすべて検出できることがわかった。

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