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CARAMEL車載GPS位置完整性檢測

2021-12-05 19:33:52·  來源：軒轅實驗室  
　
*本文來自軒轅實驗室楊杰森的研究成果和學(xué)習(xí)筆記H2020-CARAMEL項目的主要目標(biāo)是解決現(xiàn)代車輛所采用的新技術(shù)領(lǐng)域所帶來的網(wǎng)絡(luò)安全漏洞，其中包括先進(jìn)的人工智能和
*本文來自軒轅實驗室楊杰森的研究成果和學(xué)習(xí)筆記
H2020-CARAMEL項目的主要目標(biāo)是解決現(xiàn)代車輛所采用的新技術(shù)領(lǐng)域所帶來的網(wǎng)絡(luò)安全漏洞，其中包括先進(jìn)的人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)。因此，CARAMEL增強了對與自動駕駛、電動汽車智能充電以及車輛之間或車輛與路邊基礎(chǔ)設(shè)施之間通信相關(guān)的威脅的保護(hù)。這一部分介紹了CARAMEL項目利用車輛內(nèi)部傳感器進(jìn)行GPS欺騙檢測的模塊。
在這種方法中，CARAMEL系統(tǒng)使用貝葉斯濾波技術(shù)計算車輛的備選定位，以檢查GPS測量的完整性。所提出方法的基本思想是為不依賴GPS測量的特定車輛獲得后退定位技術(shù)。這個方法是模塊化的，如下圖所示。
為了實現(xiàn)回退定位技術(shù)，建議的貝葉斯濾波器由以下兩個基本步驟組成：（1）預(yù)測步驟；（2）更新步驟。對于預(yù)測步驟，通過描述基本的物理定律來描述車輛的運動，并通過車載傳感器測量獲得未來的車輛位置。在更新步驟中，車輛的預(yù)測位置與由車輛內(nèi)的替代位置系統(tǒng)獲得的無GPS的全球位置測量值相融合,然后將所提出的貝葉斯濾波器的輸出與實際的GPS測量值進(jìn)行比較，以檢測持續(xù)的定位偏差，從而可能出現(xiàn)GPS欺騙攻擊。根據(jù)更新步驟中使用的全球位置測量值的質(zhì)量，CARAMEL系統(tǒng)可能會恢復(fù)到后退位置解決方案，以便在攻擊發(fā)生時暫時引導(dǎo)車輛。值得注意的是，CARAMEL系統(tǒng)采用的解決方案適應(yīng)可用的車載傳感器和可用的無GPS全球位置測量。


軟件可訪問CAN總線數(shù)據(jù)，以及轉(zhuǎn)向角（α）、偏航率（φ˙）和車輪速度(v)傳感器數(shù)據(jù)。利用這些傳感器信息，可以根據(jù)基本的物理定律建立一個車輛系統(tǒng)狀態(tài)的非線性模型。這種非線性模型利用了一個基本的假設(shè)，即車輛的運動可以很好地近似于自行車，即將后軸和主軸折疊成一個單點。根據(jù)所采用的自行車模型，車輛的運動模型可以考慮到所涉及的慣性力，如車輪在路面上的摩擦力。如果認(rèn)為車架方向為x軸，則其車架參考系統(tǒng)中車輛位置和速度的一步預(yù)測為

其中和分別表示前輪和后輪距離質(zhì)量重心的距離，M為車輛的質(zhì)量，和表示前后輪的角落度。
針對車輛車身運動的預(yù)測，采用了簡單的坐標(biāo)變換，得到了全局地理參考系統(tǒng)中的一步預(yù)測，在不相關(guān)和高斯測量噪聲的假設(shè)下，采用貝葉斯濾波器，即擴(kuò)展卡爾曼濾波器(EKF)方法，計算了估計車輛系統(tǒng)狀態(tài)的相關(guān)協(xié)方差。EKF還用于更新預(yù)測的系統(tǒng)狀態(tài)和不gps位置測量的不確定度。在EKF的更新步驟中，通過機(jī)會信號(SoO)獲得車輛的全局位置測量。（機(jī)會信號是指來源于調(diào)幅/調(diào)頻收音機(jī)、蜂窩電視、電視信號等很容易獲得的信號）擴(kuò)展卡爾曼濾波器(EKF)還用于更新預(yù)測的系統(tǒng)狀態(tài)和不GPS位置測量的不確定度,如果SoO更新步驟的誤差近似為高斯分布，正如在CARAMEL中假設(shè)的那樣，后退解的輸出提供了車輛位置的近似值，同時也遵循高斯分布；后退解的輸出是車輛位置估計的平均值[，]，以及相應(yīng)的協(xié)方差矩陣。
事實上，GPS接收器不僅為車輛提供了一個近似的位置[，]，而且還提供了一個不確定性分?jǐn)?shù)，可以轉(zhuǎn)換為一個協(xié)方差矩陣,如果GPS測量值也近似為高斯分布，那么兩個位置測量值之間的自然比較就用巴氏距離（ Bhattacharyya distance）表示（巴氏距離計算兩個統(tǒng)計分布的重疊量，因此，測量它們的相似性），如果兩個分布之間的巴氏距離超過預(yù)定的閾值T，則發(fā)出警報。因此，為了減少誤報警的數(shù)量，得到攻擊閾值T，即GPS測量值與后退定位技術(shù)之間距離的第99百分位數(shù)，即根據(jù)設(shè)計，誤報警的數(shù)量等于所發(fā)出報警的1%。特別地，在接收到新的GPS測量值的每個時隙k處，計算以下的平均巴氏距離:

其中,巴氏距離是在W秒的滑動窗口內(nèi)收集的樣本的平均值。通過滑動窗口機(jī)制，可以提高攻擊檢測率，過濾掉欺騙GPS測量值。然而，在設(shè)置W時，必須考慮到滑動窗口的長度和所描述的攻擊檢測機(jī)制對GPS欺騙攻擊的快速反應(yīng)的能力之間的交易，也就說增大滑動窗口W可能會增大檢測欺騙攻擊的時延.
圖8描述了：（1）車輛的實際軌跡；（2）后退位置解決方案，其中SoO被模擬為具有非常大方差的無GPS測量，即；（3）車輛接收的GPS測量值（分布為，在模擬時間的前半段后被惡意實體攻擊，其發(fā)送偏差等于15米。

圖9顯示了CARAMEL中的檢測方法的輸出。正如預(yù)期的那樣，瞬時巴氏距離呈現(xiàn)出很高的可變性，使得檢測到可能的攻擊更加隱蔽。然而，平均巴氏距離D，滑動時間窗為W=4s，大大簡化了該過程，CARAMEL方法能夠檢測到惡意修改的97%的GPS測量值

最后，圖10顯示了一個大型模擬活動的結(jié)果，其中滑動窗口W的長度和用于修改GPS測量的偏差模塊都隨著預(yù)先設(shè)置的間隔而變化。在某些模擬設(shè)置中，篡改GPS測量的檢出率高達(dá)98%。此外，一個更大的滑動窗口W提高了該方法的性能，特別是當(dāng)引入的攻擊偏差小于SoO位置的不確定性時。
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