論文の概要: GPS-IDS: An Anomaly-based GPS Spoofing Attack Detection Framework for Autonomous Vehicles
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.08359v1
- Date: Tue, 14 May 2024 06:55:16 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-05-15 14:58:01.168396
- Title: GPS-IDS: An Anomaly-based GPS Spoofing Attack Detection Framework for Autonomous Vehicles
- Title（参考訳）: GPS-IDS - 自律走行車用GPSスポーフィング検出フレームワーク
- Authors: Murad Mehrab Abrar, Raian Islam, Shalaka Satam, Sicong Shao, Salim Hariri, Pratik Satam,
- Abstract要約: GPSネットワークは、偽造や妨害といったサイバー攻撃に弱い。
これらの脅威は、AVの広範な展開によって強化されることが期待されている。
本稿では,AVに対するGPSスプーフィング攻撃を検出するGPS侵入検知システムを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.8906214436849204
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Autonomous Vehicles (AVs) heavily rely on sensors and communication networks like Global Positioning System (GPS) to navigate autonomously. Prior research has indicated that networks like GPS are vulnerable to cyber-attacks such as spoofing and jamming, thus posing serious risks like navigation errors and system failures. These threats are expected to intensify with the widespread deployment of AVs, making it crucial to detect and mitigate such attacks. This paper proposes GPS Intrusion Detection System, or GPS-IDS, an Anomaly Behavior Analysis (ABA)-based intrusion detection framework to detect GPS spoofing attacks on AVs. The framework uses a novel physics-based vehicle behavior model where a GPS navigation model is integrated into the conventional dynamic bicycle model for accurate AV behavior representation. Temporal features derived from this behavior model are analyzed using machine learning to detect normal and abnormal navigation behavior. The performance of the GPS-IDS framework is evaluated on the AV-GPS-Dataset - a real-world dataset collected by the team using an AV testbed. The dataset has been publicly released for the global research community. To the best of our knowledge, this dataset is the first of its kind and will serve as a useful resource to address such security challenges.
- Abstract（参考訳）: 自律走行車(AV)は、GPS(Global Positioning System)のようなセンサーや通信ネットワークに大きく依存している。
これまでの研究によると、GPSのようなネットワークは、スプーフや妨害などのサイバー攻撃に弱いため、ナビゲーションエラーやシステム障害といった深刻なリスクがある。
これらの脅威は、AVの広範な展開によって強化されることが期待されており、そのような攻撃を検知し緩和することが不可欠である。
本稿では,GPS侵入検知システム(GPS-IDS)を提案する。
このフレームワークは、GPSナビゲーションモデルを従来の動的自転車モデルに統合し、正確なAV行動表現を行う新しい物理に基づく車両行動モデルを使用する。
この行動モデルから得られた時間的特徴を機械学習を用いて解析し、正常なナビゲーション行動と異常なナビゲーション行動を検出する。
GPS-IDSフレームワークのパフォーマンスは、AVテストベッドを使用してチームによって収集された実世界のデータセットであるAV-GPS-Datasetで評価される。
このデータセットは、グローバルな研究コミュニティ向けに公開されている。
私たちの知る限りでは、このデータセットはこの種の最初のもので、このようなセキュリティ上の課題に対処するための有用なリソースとして役立ちます。
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