論文の概要: Optimal Controller Realizations against False Data Injections in Cooperative Driving
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.05361v1
- Date: Mon, 8 Apr 2024 09:53:42 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-04-09 14:54:22.255538
- Title: Optimal Controller Realizations against False Data Injections in Cooperative Driving
- Title（参考訳）: 協調運転における偽データ注入に対する最適制御器の実現
- Authors: Mischa Huisman, Carlos Murguia, Erjen Lefeber, Nathan van de Wouw,
- Abstract要約: サイバー攻撃に対する協調運転の堅牢性を高めるためのコントローラ指向のアプローチについて検討する。
与えられた動的CACCスキームを再構成することにより、ベースコントローラが新しいが等価なコントローラのクラスで表現できることを認識する。
FDI攻撃の影響を最小限に抑えるセンサの最適組み合わせを得る。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.2134894590368748
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: To enhance the robustness of cooperative driving to cyberattacks, we study a controller-oriented approach to mitigate the effect of a class of False-Data Injection (FDI) attacks. By reformulating a given dynamic Cooperative Adaptive Cruise Control (CACC) scheme (the base controller), we recognize that the base controller can be represented by a class of new but equivalent controllers (base controller realizations) that exhibits the same platooning behavior with varying robustness in the presence of attacks. We propose a prescriptive synthesis framework where the base controller and the system dynamics are written in new coordinates via an invertible coordinate transformation on the controller state. Because the input-output behavior is invariant under coordinate transformations, the input-output behavior is unaffected (so controller realizations do not change the system's closed-loop performance). However, each base controller realization may require a different combination of sensors. To this end, we obtain the optimal combination of sensors that minimizes the effect of FDI attacks by solving a Linear Matrix Inequality (LMI), while quantifying the FDI's attack impact through reachability analysis. Through simulation studies, we demonstrate that this approach enhances the robustness of cooperative driving, without relying on a detection scheme and maintaining all system properties.
- Abstract（参考訳）: サイバー攻撃に対する協調運転の堅牢性を高めるため,我々はFalse-Data Injection(FDI)攻撃の効果を軽減するためのコントローラ指向のアプローチを検討した。
与えられた動的協調型適応クルーズ制御(CACC)スキーム(ベースコントローラ)を再構成することにより、ベースコントローラは攻撃の有無によって異なるロバスト性を持った同一の小隊動作を示す新しいが等価なコントローラ(ベースコントローラ実現)のクラスで表現できることを認識する。
ベースコントローラとシステムダイナミクスを制御状態の可逆座標変換によって新しい座標に書き込むための規範的合成フレームワークを提案する。
入力出力動作は座標変換の下で不変であるため、入力出力動作は影響を受けない(したがって、コントローラの実現はシステムのクローズドループ性能を変化させない)。
しかし、各ベースコントローラの実現には異なるセンサーの組み合わせが必要になるかもしれない。
この目的のために,FDIの攻撃影響を解析し定量化しつつ,線形行列不等式(LMI)を解くことにより,FDI攻撃の影響を最小限に抑えるセンサの最適組み合わせを得る。
シミュレーション研究を通じて、本手法は、検知方式に頼らず、全てのシステム特性を維持せずに、協調運転の堅牢性を高めることを実証する。
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