論文の概要: GPS-IDS: An Anomaly-based GPS Spoofing Attack Detection Framework for Autonomous Vehicles

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.08359v2
• Date: Tue, 17 Dec 2024 17:31:46 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-18 13:54:05.175914
• 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, Amal Youssef, Raian Islam, Shalaka Satam, Banafsheh Saber Latibari, Salim Hariri, Sicong Shao, Soheil Salehi, 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。 本稿では,異常な侵入検知フレームワークであるGPS-IDSを提案する。 私たちの知る限りでは、このデータセットはこの種のデータセットとしては初めてのもので、このようなセキュリティ上の課題に対処するために、グローバルな研究コミュニティが公開している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.1992484839577393
• License:
• 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-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 behaviors. The performance of the GPS-IDS framework is evaluated on the AV-GPS-Dataset -- a GPS security dataset for AVs comprising real-world data collected using an AV testbed, and simulated data representing urban traffic environments. To the best of our knowledge, this dataset is the first of its kind and has been publicly released for the global research community 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収集された実世界のデータと、都市交通環境を表すシミュレーションデータからなるAVのGPSセキュリティデータセットであるAV-GPS-Datasetで評価される。 私たちの知る限りでは、このデータセットはこの種のデータセットとしては初めてのもので、このようなセキュリティ上の課題に対処するために、グローバルな研究コミュニティが公開している。

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