論文の概要: Cyber-resilience for marine navigation by information fusion and change
detection
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2202.03268v1
- Date: Tue, 1 Feb 2022 12:56:02 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-02-13 23:45:09.277266
- Title: Cyber-resilience for marine navigation by information fusion and change
detection
- Title（参考訳）: 情報融合と変化検出による海洋航行のサイバーレジリエンス
- Authors: Dimitrios Dagdilelis, Mogens Blanke, Rasmus Hjorth Andersen, Roberto
Galeazzi
- Abstract要約: サイバーレジリエンスは、海洋船の自律航法ソリューションの開発において、ますます関心が高まりつつある。
本稿では,3つのエッジを持つプリズムを通した海洋航法におけるサイバーレジリエンス特性について検討する。
沿岸航法に用いるセンサ信号の診断と緩和のための2段階推定器を提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.7205106391379026
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Cyber-resilience is an increasing concern in developing autonomous navigation
solutions for marine vessels. This paper scrutinizes cyber-resilience
properties of marine navigation through a prism with three edges: multiple
sensor information fusion, diagnosis of not-normal behaviours, and change
detection. It proposes a two-stage estimator for diagnosis and mitigation of
sensor signals used for coastal navigation. Developing a Likelihood Field
approach, a first stage extracts shoreline features from radar and matches them
to the electronic navigation chart. A second stage associates buoy and beacon
features from the radar with chart information. Using real data logged at sea
tests combined with simulated spoofing, the paper verifies the ability to
timely diagnose and isolate an attempt to compromise position measurements. A
new approach is suggested for high level processing of received data to
evaluate their consistency, that is agnostic to the underlying technology of
the individual sensory input. A combined parametric Gaussian modelling and
Kernel Density Estimation is suggested and compared with a generalized
likelihood ratio change detector that uses sliding windows. The paper shows how
deviations from nominal behaviour and isolation of the components is possible
when under attack or when defects in sensors occur.
- Abstract（参考訳）: サイバーレジリエンスは、船舶の自律航法ソリューション開発における関心が高まっている。
本稿では,複数のセンサ情報融合,非正常動作の診断,変化検出の3つのエッジを有するプリズムによる海洋航行のサイバーレジリエンス特性について検討する。
沿岸航法に用いるセンサ信号の診断と緩和のための2段階推定器を提案する。
Likelihood Fieldアプローチの開発の第1段階では、レーダーから海岸線の特徴を抽出し、それらを電子ナビゲーションチャートにマッチさせる。
第2ステージは、ブイとビーコンをレーダーからチャート情報に関連付ける。
海上試験で記録された実データと模擬スプーフィングを組み合わせることで、タイムリーに診断し、位置測定を妥協する試みを分離する能力を検証する。
個々の感覚入力の基盤となる技術とは無関係な、受信データの高レベルな処理に対して、その一貫性を評価する新しいアプローチが提案されている。
パラメトリックガウスモデルとカーネル密度推定の組み合わせを提案し,スライディングウインドウを用いた一般化された確率比変化検出器と比較した。
本論文は, 攻撃時やセンサの欠陥発生時に, コンポーネントの特異な振る舞いや分離からの逸脱がいかに可能かを示す。
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