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news/2025/9/28 19:34:03/文章来源:
c 网站开发数据库连接,网站优化推广招聘,开封网站建设兼职,全国设计网站公司原文来源#xff1a;arXiv作者#xff1a;Aidin Ferdowsi、 Ursula Challita、Walid Saad、Narayan B. Mandayam「雷克世界」编译#xff1a;嗯~是阿童木呀、KABUDA对于自动驾驶汽车#xff08;AV#xff09;而言#xff0c;要想在未来的智能交通系统中以真正自主的方式运… 原文来源arXiv作者Aidin Ferdowsi、 Ursula Challita、Walid Saad、Narayan B. Mandayam「雷克世界」编译嗯~是阿童木呀、KABUDA对于自动驾驶汽车AV而言要想在未来的智能交通系统中以真正自主的方式运行它必须能够处理通过大量传感器和通信链路所收集的数据。这对于减少车辆碰撞的可能性和改善道路上的车流量至关重要。然而这种对通信和数据处理的依赖性使得AV很容易受到网络物理攻击。最近美国弗吉尼亚理工大学电气与计算机工程系的Aidin Ferdowsi和Walid Saad教授瑞典爱立信研究院的Ursula Challita教授以及美国罗格斯大学的Narayan B. Mandayam教授针对自动驾驶汽车系统中的“安全性”问题提出了一种新型对抗深度强化学习RL框架以解决自动驾驶汽车的安全性问题。可以这样说为了能够在未来的智能城市有效地运行自动驾驶汽车AV必须依靠车内传感器如摄像头和雷达以及车辆间的通信。这种对于传感器和通信链路的依赖使得AV暴露于攻击者的网络物理CP攻击之下他们试图通过操纵它们的数据来控制AV。因此为了确保安全和最佳的AV动力学控制AV中的数据处理功能必须针对这种CP攻击具有强大的鲁棒性。为此本文分析了在存在CP攻击情况下监视AV动力学的状态估计过程并提出了一种新的对抗深度强化学习RL算法以最大化AV动力学控制针对CP攻击的鲁棒性。我们在博弈论框架中对攻击者的行为和AV对CP攻击的反应进行了研究。在制定的游戏中攻击者试图向AV传感器读数中注入错误数据以操纵车辆间的最佳安全间距并潜在地增加AV事故的风险或减少道路上的车流量。与此同时AV作为一名防守者试图将间距的偏差最小化以确保具有针对攻击者行为的鲁棒性。由于AV没有关于攻击者行为的信息并且由于数据值操作的无限可能性因此玩家以往交互的结果被输入到长短期记忆网络LSTM块中。每个玩家的LSTM块学习由其自身行为产生的预期间距偏差并将其馈送给其RL算法。然后攻击者的RL算法选择能够最大化间距偏差的动作而AV的RL算法试图找到最小化这种偏差的最佳动作。模拟结果表明我们所提出的对抗深度RL算法可以提高AV动力学控制的鲁棒性因为它可以最小化AV间的间距偏差。智能交通系统ITS将包括自动驾驶汽车AV、路边智能传感器RSS、车辆通信、甚至是无人机。为了在未来的ITS中能够以真正自主的方式运行AV必须能够处理通过大量传感器和通信链路所收集的大量ITS数据。这些数据的可靠性对于减少车辆碰撞的可能性和改善道路上的车流量至关重要。然而这种对通信和数据处理的依赖性使得AV很容易受到网络物理攻击。特别是攻击者可能会在AV数据处理阶段进行插入通过注入错误数据来降低测量的可靠性并最终导致事故或危及ITS中的交通流量。这样的流量中断还可以波及到其他相互依赖的关键基础设施中例如为ITS提供服务的电网或蜂窝通信系统。图1文中所提出的对抗深度强化学习算法的体系结构最近科学家们已经提出了一些解决车辆内部安全问题的安全性解决方案。P. Kleberger、T. Olovsson和E. Jonsson在他们所著的《联网汽车车载网络的安全问题》中确定了车辆控制器的关键漏洞所在并提出了许多入侵检测算法用以保护该控制器。此外在《对联网汽车的实际无线攻击和车辆内部的安全协议》中作者指出AVs当前安全协议中的远程无线攻击可能会中断其控制器区域网络。他们分析了AVs车辆内部网络对局外无线攻击的脆弱性。同时《插入式车辆的安全性问题》的作者解决了插电式电动汽车的安全性挑战同时考虑了它们对电力系统的影响。此外在《关于嵌入式汽车网络安全威胁和保护机制的调查》中介绍了嵌入式汽车网络安全威胁和保护机制的调查。此外最近科学家们还研究了车辆通信安全挑战和解决方案。分析了当前车辆通信体系架构的安全漏洞。此外科学家们发现通过使用短期认证方案和合作车辆计算架构可以减轻由信标加密引起的计算开销。图2在攻击者只攻击信标信息的情况下AV和攻击者的行为、regret以及我们提出的算法的偏差然而在设计安全解决方案时以往的一些研究成果中的体系构架和解决方案没有兼顾AV 的网络层与物理层之间的相互依赖性。此外现有的研究没有对攻击者的行为和目标进行合理的建模。在这种情况下攻击者的行为和目标的这种网络-物理依赖性将有助于提供更好的安全解决方案。另外在一些以往的研究成果中现有技术没有提供能够增强AV动力学控制应对攻击的鲁棒性的解决方案。然而设计一个最佳且安全的ITS需要对车辆间传感器和车辆间通信的攻击具有鲁棒性。此外现有的ITS安全性研究往往假设攻击者的行为处于稳定状态然而在许多真实情况下攻击者可能会自适应地改变其策略以增强攻击对ITS的影响。因此本文的主要贡献在于提出了一种新型对抗式深度强化学习RL框架旨在提供具有鲁棒性的AV控制。特别要强调的是我们提出了一种车辆跟随模型car following model在该模型中我们将关注的重点放在紧跟在另一个AV后的一个AV的控制上。这样的模型是恰当的因为它会捕捉AV的动力学控制同时记录AV的传感器读数和信标。我们考虑通过车内传感器例如摄像头、雷达、RSS、车内信标收集领先AV的四个信息源。我们认为攻击者可以向这些信息中心注入不良数据并试图增加事故风险或减少车流量。相比之下AV的目标是保持对攻击者的数据注入攻击data injection attacks具有鲁棒性的同时最大限度地控制其速度。为了分析AV和攻击者之间的交互我们提出了一个博弈问题并分析了它的纳什均衡NE。然而我们注意到由于存在连续的攻击者和AV动作集以及连续的AV速度和间隔使得在NE处获得AV和攻击者动作具有挑战性。为了解决这一问题我们提出了两个基于长-短期记忆long-short term memoryLSTM块的深度神经网络DNN针对AV和攻击者提取过去AV动态的摘要并将这些摘要反馈给每个玩家的RL算法。一方面AV的RL算法试图通过结合传感器读数来从领先的AV速度中学习最佳估计。另一方面攻击者的RL算法试图欺骗AV并偏离车辆间的最佳安全距离。模拟结果表明所提出的深度RL算法收敛于混合策略的纳什均衡点可以显著提高AV针对数据注入攻击的鲁棒性。结果还表明AV可以利用所提出的深度RL算法来有效学习传感器融合规则最大限度地减小速度估计误差从而减小了与最优安全间距的偏差。图3在攻击者攻击所有传感器的情况下AV和攻击者的行为、regret和偏差本文提出了一种新型深度RL方法该方法能够在传感器读数受到数据注入攻击的情况下实现对AV的具有鲁棒性的动力学控制robust dynamics control。为了分析攻击者攻击AV数据的动机同时了解AV对这类攻击的反应我们提出了攻击者与AV之间的博弈问题。我们已经表明在纳什均衡the mixed strategies at Nash equilibrium中推导出混合策略从分析角度而言具有挑战性。因此我们使用我们提出的深度RL算法学习AV在每个时间步长中的最优传感器融合。在所提出的深度RL算法中我们使用了LSTM块它可以提取AV和攻击者动作及偏差值之间的时间特征与依懒性并将其反馈给强化学习算法。模拟结果表明利用所提出的深度RL算法AV可以缓解数据注入攻击对传感器数据的影响从而保持对这些攻击的鲁棒性。未来智能实验室是人工智能学家与科学院相关机构联合成立的人工智能互联网和脑科学交叉研究机构。未来智能实验室的主要工作包括建立AI智能系统智商评测体系开展世界人工智能智商评测开展互联网城市云脑研究计划构建互联网城市云脑技术和企业图谱为提升企业行业与城市的智能水平服务。  如果您对实验室的研究感兴趣欢迎加入未来智能实验室线上平台。扫描以下二维码或点击本文左下角“阅读原文”

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