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基于預(yù)測(cè)的自動(dòng)駕駛?cè)驅(qū)Ш叫l(wèi)星系統(tǒng)欺騙攻擊檢測(cè)
2021-01-08 23:33:02· 來(lái)源：軒轅實(shí)驗(yàn)室
全球衛(wèi)星導(dǎo)航系統(tǒng)(GNSS)使用衛(wèi)星和無(wú)線(xiàn)電通信為自動(dòng)駕駛車(chē)輛(AVs)提供定位、導(dǎo)航和定時(shí)(PNT)服務(wù)。由于缺乏加密、粗采集(C/A)碼開(kāi)放訪(fǎng)問(wèn)和信號(hào)強(qiáng)度低，GNSS 容易
全球衛(wèi)星導(dǎo)航系統(tǒng)(GNSS)使用衛(wèi)星和無(wú)線(xiàn)電通信為自動(dòng)駕駛車(chē)輛(AVs)提供定位、導(dǎo)航和定時(shí)(PNT)服務(wù)。由于缺乏加密、粗采集(C/A)碼開(kāi)放訪(fǎng)問(wèn)和信號(hào)強(qiáng)度低，GNSS 容易受到欺騙攻擊，危及 AV 的導(dǎo)航能力。在本研究中，我們使用長(zhǎng)短期記憶(LSTM)模型開(kāi)發(fā)了一個(gè)基于預(yù)測(cè)的欺騙攻擊檢測(cè)策略, LSTM 模型用于預(yù)測(cè)自動(dòng)駕駛汽車(chē)在兩個(gè)連續(xù)位置之間的行駛距離。為了開(kāi)發(fā) LSTM 預(yù)測(cè)模型，我們使用了一個(gè)公開(kāi)的真實(shí)世界的 comma2k19 駕駛數(shù)據(jù)集。訓(xùn)練數(shù)據(jù)集包含從 AVs 的總線(xiàn)(CAN)、GNSS 和慣性測(cè)量單元(IMU)傳感器提取的不同特征(如加速度、方向盤(pán)角度、速度和兩個(gè)連續(xù)位置之間的移動(dòng)距離)。根據(jù)當(dāng)前位置和下一時(shí)刻車(chē)輛位置之間的距離預(yù)測(cè), 利用 GNSS 設(shè)備的定位誤差和預(yù)測(cè)誤差(最大絕對(duì)誤差)建立和當(dāng)前位置與將來(lái)位置之間距離相關(guān)的閾值。我們的分析表明，基于預(yù)測(cè)的欺騙攻擊檢測(cè)策略能夠成功地實(shí)時(shí)檢測(cè)攻擊。
1 GNSS 反欺騙對(duì)自動(dòng)駕駛的重要性
因?yàn)?AVs 依賴(lài) PNT 服務(wù)自行導(dǎo)航，通過(guò)期望的路線(xiàn)到達(dá)目的地，可靠的 PNT 服務(wù)對(duì)于 AVs 的安全和高效運(yùn)行是必要的。而 GNSS 欺騙攻擊是比干擾攻擊更復(fù)雜的攻擊類(lèi)型，很難檢測(cè)到，因?yàn)楣粽呖梢阅７氯驅(qū)Ш叫l(wèi)星系統(tǒng)的信號(hào)，并將不準(zhǔn)確的坐標(biāo)傳輸?shù)?AV 中，這將使攻擊者能夠改變 AV 的路線(xiàn)，將 AV 帶到不安全的位置，甚至導(dǎo)致嚴(yán)重的交通事件。由于 AV 使用多個(gè)全球?qū)Ш叫l(wèi)星系統(tǒng)接收器天線(xiàn)來(lái)連續(xù)交叉驗(yàn)證信號(hào)，欺騙者可以使用多個(gè)鎖相欺騙器來(lái)欺騙所有天線(xiàn)，從而實(shí)現(xiàn)復(fù)雜的欺騙攻擊。因此，開(kāi)發(fā)一個(gè)針對(duì)復(fù)雜欺騙攻擊的檢測(cè)模型是一個(gè)挑戰(zhàn)。
在這項(xiàng)研究中，我們開(kāi)發(fā)了一種基于預(yù)測(cè)的復(fù)雜欺騙攻擊檢測(cè)策略，該策略使用遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，即長(zhǎng)短期記憶(LSTM)模型。在不同的遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(RNN)結(jié)構(gòu)中，LSTM 是最受歡迎的一種，因?yàn)樗軌蚪忉寱r(shí)間序列數(shù)據(jù)中的短期和長(zhǎng)期依賴(lài)性。
2 數(shù)據(jù)集描述和數(shù)據(jù)處理
在本研究中，我們使用了來(lái)自 Comma.ai 的真實(shí)數(shù)據(jù)集，名為 Comma2k19，其中包含各種自動(dòng)駕駛車(chē)輛傳感器數(shù)據(jù)。車(chē)輛在加州 280 號(hào)公路上行駛了 33 個(gè)小時(shí)，行駛了 2019 個(gè)路段。就行駛時(shí)間而言，每個(gè)路段都有 1 分鐘長(zhǎng)。所有路段位于圣何塞和舊金山之間，全長(zhǎng) 20 公里。Comma.ai 使用的視聽(tīng)設(shè)備有一個(gè)前置攝像頭、溫度計(jì)和用于收集數(shù)據(jù)的 9 軸慣性測(cè)量單元。除了這些傳感器數(shù)據(jù)，Comma2k19 數(shù)據(jù)集還包含來(lái)自全球?qū)Ш叫l(wèi)星系統(tǒng)和控制區(qū)域網(wǎng)絡(luò)（CAN）的測(cè)量值(見(jiàn)表 1 和表 2)。數(shù)據(jù)收集使用了可跟蹤全球?qū)Ш叫l(wèi)星系統(tǒng)的 u-blox M8 全球?qū)Ш叫l(wèi)星系統(tǒng)模塊，水平位置精度為 2.5 米。位置測(cè)量使用了全球定位系統(tǒng)（GPS）和全球軌道導(dǎo)航衛(wèi)星系統(tǒng)(GLONASS)信號(hào)。此外，使用開(kāi)放存取的全球?qū)Ш叫l(wèi)星系統(tǒng)處理庫(kù) Laika 來(lái)減少定位誤差，定位誤差降低了 40%。
與本研究相關(guān)的慣性測(cè)量單元（IMU）數(shù)據(jù)是車(chē)輛的加速度(如表 3 所示)。同樣，相關(guān)的 CAN 數(shù)據(jù)是車(chē)速和方向盤(pán)轉(zhuǎn)角數(shù)據(jù)(見(jiàn)表 2)。導(dǎo)航衛(wèi)星系統(tǒng)數(shù)據(jù)集包含來(lái)自 u-blox 和 Qcom 的實(shí)時(shí)和原始導(dǎo)航衛(wèi)星系統(tǒng)數(shù)據(jù)。每個(gè)實(shí)時(shí)部分包括緯度、經(jīng)度、速度、utc 時(shí)間戳、高度和方位角數(shù)據(jù)。該數(shù)據(jù)集包含密集和多樣的駕駛數(shù)據(jù)，可用于訓(xùn)練遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型和預(yù)測(cè)期望的變量。用于分析的數(shù)據(jù)集包含 7200 個(gè)全球?qū)Ш叫l(wèi)星系統(tǒng)觀測(cè)值、35726 個(gè)總線(xiàn)觀測(cè)值和 72148 個(gè)慣性測(cè)量單元觀測(cè)值。
為了開(kāi)發(fā)基于預(yù)測(cè)的全球?qū)Ш叫l(wèi)星系統(tǒng)欺騙攻擊檢測(cè)策略，我們使用來(lái)自 GNSS 的緯度、經(jīng)度和速度數(shù)據(jù)，來(lái)自 CAN 的速度和轉(zhuǎn)向角數(shù)據(jù)，以及來(lái)自 IMU 的向前、向右和向下加速度數(shù)據(jù)。圖 1 顯示了我們?cè)诒狙芯恐惺褂玫?GNSS、CAN 和 IMU 的所有觀測(cè)結(jié)果。
圖1GNSS、CAN和IMU的觀測(cè)
一旦全球?qū)Ш叫l(wèi)星系統(tǒng)信號(hào)被欺騙，根據(jù)偽造的數(shù)據(jù)，車(chē)輛將被導(dǎo)向錯(cuò)誤的目的地。如果我們可以預(yù)測(cè)自駕車(chē)輛當(dāng)前位置和下一時(shí)刻位置之間的行駛距離，那么我們可以將其與車(chē)輛從當(dāng)前位置到下一時(shí)間戳所處位置的行駛距離進(jìn)行比較。為了開(kāi)發(fā)基于預(yù)測(cè)的檢測(cè)策略，假設(shè)當(dāng)前數(shù)據(jù)不是偽造的，我們將使用控制器局域網(wǎng)（CAN）和慣性測(cè)量單元數(shù)據(jù)(IMU)以及當(dāng)前全球?qū)Ш叫l(wèi)星系統(tǒng)(GNSS)數(shù)據(jù)。GNSS、CAN 和 IMU 數(shù)據(jù)的頻率分別為 10、50 和 100 赫茲。全球?qū)Ш叫l(wèi)星系統(tǒng)時(shí)間被用作參考時(shí)間，所有其他傳感器數(shù)據(jù)被同步，以便為 LSTM 模型準(zhǔn)備訓(xùn)練和測(cè)試數(shù)據(jù)集。為了在作為參考時(shí)間的準(zhǔn)確時(shí)間獲得控制器局域網(wǎng)和慣性測(cè)量單元的數(shù)據(jù)，在全球?qū)Ш叫l(wèi)星系統(tǒng)觀測(cè)存在的兩個(gè)最近的觀測(cè)值之間進(jìn)行 CAN 和 IMU 數(shù)據(jù)的插值。
當(dāng)我們計(jì)算自動(dòng)車(chē)輛當(dāng)前位置和前一時(shí)刻之間的行駛距離時(shí)，使用緯度和經(jīng)度坐標(biāo)以及以下哈弗辛大圓公式計(jì)算每個(gè)時(shí)間點(diǎn)與前一個(gè)時(shí)間點(diǎn)之間的行駛距離:
其中 d 是地球表面兩點(diǎn)之間的距離，r 是地球的半徑，、 是當(dāng)前位置與近期位置的緯度弧度，、 是當(dāng)前位置與近期位置的經(jīng)度弧度， 函數(shù)定義為:
其中， 是角度的弧度測(cè)量值。圖 2 顯示了來(lái)自 comma2k19 數(shù)據(jù)集的 5987 個(gè)觀測(cè)值的每個(gè)時(shí)間戳的當(dāng)前位置和最近的未來(lái)位置之間的距離。該數(shù)據(jù)（作為標(biāo)簽）與 CAN 和 IMU 數(shù)據(jù)一起用于訓(xùn)練 LSTM 模型。
圖2每個(gè)時(shí)間戳中當(dāng)前位置和下一時(shí)間戳位置之間的距離
圖2每個(gè)時(shí)間戳中當(dāng)前位置和下一時(shí)間戳位置之間的距離
3 預(yù)測(cè)模型開(kāi)發(fā)
我們使用 LSTM 模型來(lái)預(yù)測(cè)每個(gè)時(shí)間戳的當(dāng)前位置和下一時(shí)刻位置之間的距離，它由一個(gè)輸入層、一個(gè)具有 50 個(gè)神經(jīng)元的遞歸隱藏層和一個(gè)輸出層組成。訓(xùn)練 LSTM 模型的輸入數(shù)據(jù)包括來(lái)自 CAN 的速度和轉(zhuǎn)向角數(shù)據(jù)以及來(lái)自 IMU 的前向加速度數(shù)據(jù)，輸出是每個(gè)時(shí)間戳當(dāng)前位置和下一時(shí)間戳位置之間的距離。
在訓(xùn)練 LSTM 模型之前，所有的特征被歸一化在 0 和 1 之間，然后作為輸入被輸入到 LSTM 模型中。我們將數(shù)據(jù)集分為由 4500 個(gè)樣本組成的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集和由 1487 個(gè)樣本組成的驗(yàn)證數(shù)據(jù)集。LSTM 模型的超參數(shù)，如神經(jīng)元數(shù)目、回合數(shù)目、批量大小和學(xué)習(xí)率在提高預(yù)測(cè)精度方面起著至關(guān)重要的作用。我們使用試錯(cuò)法來(lái)找出最優(yōu)超參數(shù)，并使用 Adam 優(yōu)化器作為評(píng)估指標(biāo)，以確保在我們訓(xùn)練模型時(shí)沒(méi)有過(guò)擬合和欠擬合問(wèn)題。用平均絕對(duì)誤差(MAE)作損失函數(shù)，定義如下:
其中，N 是總訓(xùn)練樣本量， 和 分別是地面真實(shí)數(shù)據(jù)和預(yù)測(cè)距離數(shù)據(jù)。表 4 列出了優(yōu)化的超參數(shù)值。我們?cè)谟?xùn)練和驗(yàn)證數(shù)據(jù)集上繪制了 MAE，以評(píng)估 LSTM 模型的擬合度。圖 3 顯示了使用最佳超參數(shù)的損失值概況，包括訓(xùn)練數(shù)據(jù)集和驗(yàn)證數(shù)據(jù)集。對(duì)這兩個(gè)數(shù)據(jù)集的 MAE 的比較表明，用了最優(yōu)超參數(shù)的預(yù)測(cè)模型具有良好的擬合。
圖3 使用最佳參數(shù)集的平均絕對(duì)誤差(MAE)(損失)曲線(xiàn)比較
我們已經(jīng)使用測(cè)試數(shù)據(jù)集測(cè)試了我們訓(xùn)練的預(yù)測(cè)模型。RMSE 被用作確定模型有效性的評(píng)估指標(biāo)，如下所示：
其中，N 是總訓(xùn)練樣本量， 和 分別是地面真實(shí)數(shù)據(jù)和預(yù)測(cè)距離數(shù)據(jù)。圖 4 顯示了每個(gè)時(shí)間戳的地面真實(shí)情況和當(dāng)前位置與最近的未來(lái)位置之間的預(yù)測(cè)距離。我們發(fā)現(xiàn)預(yù)測(cè)行駛距離的 RMSE 為 0.0242 米，平均絕對(duì)誤差為 0.0203 米。
圖4 每個(gè)時(shí)間戳當(dāng)前位置和下一時(shí)間戳位置之間的實(shí)際距離和預(yù)測(cè)距離
4 對(duì)自駕車(chē)輛的 GNSS 欺騙攻擊
本節(jié)介紹 GNSS 欺騙攻擊評(píng)估場(chǎng)景和攻擊生成、GNSS 攻擊檢測(cè)策略以及欺騙攻擊檢測(cè)準(zhǔn)確性分析。
4.1 欺騙攻擊場(chǎng)景和攻擊生成
在本研究中，基于來(lái)自 comma2k19 數(shù)據(jù)集的地面真實(shí)數(shù)據(jù)創(chuàng)建了一個(gè)欺騙攻擊場(chǎng)景。在這次攻擊中，欺騙者操縱 GNSS 信號(hào)，使自駕車(chē)輛在實(shí)際向前行駛時(shí)，感知到自己正在從高速公路出口離開(kāi)。圖 5 顯示了欺騙場(chǎng)景，其中綠色圓圈代表地面真實(shí)路線(xiàn)的位置，紅色圓圈代表自駕車(chē)輛在被欺騙后感知的路線(xiàn)。如圖 5 所示，車(chē)輛正在 Quentin L. Kopp 高速公路上行駛。然而，自駕車(chē)輛的全球?qū)Ш叫l(wèi)星系統(tǒng)接收器在高速公路出口前被欺騙，攻擊者產(chǎn)生假的全球?qū)Ш叫l(wèi)星系統(tǒng)信號(hào)，模擬自駕車(chē)輛正在離開(kāi)高速。對(duì)于欺騙數(shù)據(jù)生成，欺騙路徑是使用谷歌地圖創(chuàng)建的。為了使欺騙的路線(xiàn)真實(shí)，使用谷歌地圖的“添加行駛路線(xiàn)”功能添加位置，這自動(dòng)確保了創(chuàng)建的路線(xiàn)代表可行的路線(xiàn)，欺騙路線(xiàn)的緯度和經(jīng)度數(shù)據(jù)以 KML 格式導(dǎo)出。
圖5欺騙攻擊場(chǎng)景
4.2 攻擊檢測(cè)策略
通過(guò)比較每個(gè)時(shí)間戳當(dāng)前位置到最近時(shí)刻位置之間的 LSTM 預(yù)測(cè)距離和 GNSS 數(shù)據(jù)計(jì)算的實(shí)際距離，可以檢測(cè)到欺騙攻擊。在任何時(shí)間 t，該模型將根據(jù)當(dāng)前的 GNSS、CAN 和 IMU 的數(shù)據(jù)，預(yù)測(cè)車(chē)輛在(t+1)時(shí)間步之前行駛的距離。由于 GNSS 接收器模塊的頻率是固定的，時(shí)間步長(zhǎng)的持續(xù)時(shí)間也是固定的。通過(guò)將 GNSS 定位誤差和 LSTM 預(yù)測(cè)誤差相加來(lái)建立誤差閾值。在(t+1)時(shí)間步，使用 t 和(t+1)時(shí)間步的緯度和經(jīng)度計(jì)算車(chē)輛行駛的實(shí)際距離。如果計(jì)算出的距離與預(yù)測(cè)距離之差的絕對(duì)值大于欺騙攻擊檢測(cè)閾值()，那么我們的基于預(yù)測(cè)的檢測(cè)模型會(huì)將其檢測(cè)為 GNSS 欺騙攻擊。
圖 6 給出了絕對(duì)預(yù)測(cè)誤差的直方圖，最大、最小和平均絕對(duì)誤差分別為 0.0650 米、0.000046 米和 0.0203 米。為了計(jì)算誤差閾值，我們使用最大絕對(duì)誤差作為預(yù)測(cè)誤差。由于全球?qū)Ш叫l(wèi)星系統(tǒng)接收器模塊(u-blox M8)用于收集全球?qū)Ш叫l(wèi)星系統(tǒng)數(shù)據(jù)，根據(jù) GNSS 定位誤差為 2.5m?？紤]到使用 Laika 將整體定位誤差提高 40%，GNSS 的定位誤差降至 1.5 米。因此，根據(jù)我們的檢測(cè)策略，誤差閾值為 1.5650 米(= 1.5650 米)，用于檢測(cè)對(duì) AV 的欺騙攻擊。
圖6絕對(duì)預(yù)測(cè)誤差直方圖
4.3 欺騙攻擊檢測(cè)策略分析
根據(jù)“全球?qū)Ш叫l(wèi)星系統(tǒng)攻擊檢測(cè)策略”一節(jié)中描述的場(chǎng)景，對(duì)上一節(jié)中介紹的欺騙攻擊檢測(cè)策略進(jìn)行了評(píng)估。圖 7(a)表明，從欺騙攻擊開(kāi)始的點(diǎn)開(kāi)始，地面真實(shí)位置和欺騙位置之間的距離開(kāi)始大幅增加。圖 7(b)顯示了在每個(gè)時(shí)間步長(zhǎng)，預(yù)測(cè)行駛距離和 GNSS 計(jì)算行駛距離之間的差異。一旦車(chē)輛的全球?qū)Ш叫l(wèi)星系統(tǒng)接收器被攻擊，預(yù)測(cè)行駛距離和基于假冒的 GNSS 信號(hào)計(jì)算的距離之間的差異就大于攻擊檢測(cè)閾值(即 1.5650 米)。因此，一旦超過(guò)攻擊檢測(cè)誤差閾值，我們的攻擊檢測(cè)策略就會(huì)檢測(cè)到攻擊。我們還計(jì)算了基于預(yù)測(cè)的 GNSS 攻擊檢測(cè)策略的計(jì)算延遲，計(jì)算延遲為 5 毫秒，明顯小于實(shí)時(shí)計(jì)算延遲要求，即 100 毫秒(GNSS 數(shù)據(jù)的頻率，10Hz)。這表明我們的模型可以成功檢測(cè)欺騙攻擊。
圖7a
圖7b
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