論文の概要: Enhancing Privacy and Security of Autonomous UAV Navigation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.17225v1
• Date: Fri, 26 Apr 2024 07:54:04 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-29 13:44:15.344360
• Title: Enhancing Privacy and Security of Autonomous UAV Navigation
• Title（参考訳）: 自律型UAVナビゲーションのプライバシとセキュリティ向上
• Authors: Vatsal Aggarwal, Arjun Ramesh Kaushik, Charanjit Jutla, Nalini Ratha,
• Abstract要約: 国境警備や災害対応といった重要なシナリオでは、自律型無人機の安全な航行が最重要である。 本稿では,RL(Reinforcement Learning)とFHE(Fully Homomorphic Encryption)を組み合わせて,自律型UAVナビゲーションを実現する革新的な手法を提案する。 提案手法により,自律型UAVナビゲーションにおけるセキュリティとプライバシが保証され,性能が損なわれない。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.8512184778338805
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Autonomous Unmanned Aerial Vehicles (UAVs) have become essential tools in defense, law enforcement, disaster response, and product delivery. These autonomous navigation systems require a wireless communication network, and of late are deep learning based. In critical scenarios such as border protection or disaster response, ensuring the secure navigation of autonomous UAVs is paramount. But, these autonomous UAVs are susceptible to adversarial attacks through the communication network or the deep learning models - eavesdropping / man-in-the-middle / membership inference / reconstruction. To address this susceptibility, we propose an innovative approach that combines Reinforcement Learning (RL) and Fully Homomorphic Encryption (FHE) for secure autonomous UAV navigation. This end-to-end secure framework is designed for real-time video feeds captured by UAV cameras and utilizes FHE to perform inference on encrypted input images. While FHE allows computations on encrypted data, certain computational operators are yet to be implemented. Convolutional neural networks, fully connected neural networks, activation functions and OpenAI Gym Library are meticulously adapted to the FHE domain to enable encrypted data processing. We demonstrate the efficacy of our proposed approach through extensive experimentation. Our proposed approach ensures security and privacy in autonomous UAV navigation with negligible loss in performance.
• Abstract（参考訳）: 無人航空機(UAV)は、防衛、法執行、災害対応、製品提供において欠かせない道具となっている。 これらの自律ナビゲーションシステムは無線通信ネットワークを必要としており、最近ではディープラーニングベースになっている。 国境警備や災害対応といった重要なシナリオでは、自律型無人機の安全な航行が最重要である。 しかし、これらの自律型UAVは、通信ネットワークやディープラーニングモデルを通じて敵の攻撃を受けやすい。 そこで本研究では,RL(Reinforcement Learning)とFHE(Fully Homomorphic Encryption)を組み合わせて,自律型UAVナビゲーションを実現する革新的な手法を提案する。 このエンドツーエンドのセキュアなフレームワークは、UAVカメラが捉えたリアルタイムビデオフィード用に設計されており、FHEを使用して暗号化された入力画像の推論を行う。 FHEは暗号化データ上での計算を可能にするが、特定の演算子はまだ実装されていない。 畳み込みニューラルネットワーク、完全に接続されたニューラルネットワーク、アクティベーション関数、OpenAI Gymライブラリは、暗号化されたデータ処理を可能にするために、FHEドメインに慎重に適合する。 提案手法の有効性を広範囲な実験により実証する。 提案手法により,自律型UAVナビゲーションにおけるセキュリティとプライバシが保証され,性能が損なわれない。

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