論文の概要: Security-Aware Sensor Fusion with MATE: the Multi-Agent Trust Estimator

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.04954v1
• Date: Thu, 06 Mar 2025 20:33:25 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-10 12:19:51.096270
• Title: Security-Aware Sensor Fusion with MATE: the Multi-Agent Trust Estimator
• Title（参考訳）: マルチエージェント信頼推定器MATEを用いたセキュリティ対応センサフュージョン
• Authors: R. Spencer Hallyburton, Miroslav Pajic,
• Abstract要約: セキュリティ意識の欠如により、スマートシティのようなマルチエージェントネットワークを持つシステムにおけるセンサーの融合は、攻撃に対して脆弱である。 我々は,信頼以上の分布推定に基づくセキュリティ対応型センサフュージョンを設計する。 新たなセキュリティ関連メトリクスと古典的セキュリティ関連メトリクスの混合は、我々のセキュリティ対応融合によって、敵対的な状況でも信頼できる状況認識を構築することができることを示している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.246557832016238
• License:
• Abstract: Lacking security awareness, sensor fusion in systems with multi-agent networks such as smart cities is vulnerable to attacks. To guard against recent threats, we design security-aware sensor fusion that is based on the estimates of distributions over trust. Trust estimation can be cast as a hidden Markov model, and we solve it by mapping sensor data to trust pseudomeasurements (PSMs) that recursively update trust posteriors in a Bayesian context. Trust then feeds sensor fusion to facilitate trust-weighted updates to situational awareness. Essential to security-awareness are a novel field of view estimator, logic to map sensor data into PSMs, and the derivation of efficient Bayesian updates. We evaluate security-aware fusion under attacks on agents using case studies and Monte Carlo simulation in the physics-based Unreal Engine simulator, CARLA. A mix of novel and classical security-relevant metrics show that our security-aware fusion enables building trustworthy situational awareness even in hostile conditions.
• Abstract（参考訳）: セキュリティ意識の欠如により、スマートシティのようなマルチエージェントネットワークを持つシステムにおけるセンサーの融合は、攻撃に対して脆弱である。 近年の脅威に対する対策として,信頼以上の分布推定に基づくセキュリティ対応型センサフュージョンを設計する。 信頼推定は隠れマルコフモデルとして利用でき、ベイズ的文脈で信頼後を再帰的に更新する信頼疑似測定(PSM)にセンサデータをマッピングすることで解決できる。 信頼はセンサフュージョンを供給し、状況認識に対する信頼度の高い更新を容易にする。 セキュリティ意識に不可欠なのは、ビュー推定の新たな分野、センサデータをPSMにマッピングするロジック、効率的なベイズ更新の導出である。 CARLAにおけるケーススタディとモンテカルロシミュレーションを用いて,エージェントに対する攻撃下でのセキュリティ・アウェア・フュージョンの評価を行った。 新たなセキュリティ関連メトリクスと古典的セキュリティ関連メトリクスの混合は、我々のセキュリティ対応融合によって、敵対的な状況でも信頼できる状況認識を構築することができることを示している。

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