现代合作研发新方法 保护自动驾驶汽车不受攻击影响

   无论是核电站、医院的病人监控设备还是自动驾驶汽车，将物理程序与计算机和过程控制集成在一起，即信息物理系统（CPS）随处可见。不过，CPS的广泛应用也使其成为黑客攻击的主要目标，例如，只简单改变一个传感器的值就能够造成严重破坏。由于容易受到恶意攻击，因此此类系统需要能够在传感器被破坏的情况下，仍然能够提供安全且有效的过程控制。

　　据外媒报道，最近，韩国大邱庆北科学技术研究院（Daegu Gyeongbuk Institute of Science and Technology）的Yongsoon Eun教授与现代汽车公司的同事Yechan Jeong针对受到攻击的系统，研发了估计系统弹性状态（RSE）的方法。状态估计指的是利用传感器读数等外部变量，采用名为“观察者”的数学模型确定系统的内部状态。这是过程控制的关键步骤。尽管传感器受到破坏，仍然可以确定一个系统的内部状态时，就称为RSE。

　　Eun教授解释道：“如果在设计中没有考虑到安全性与可靠性，你还会驾驶自动驾驶汽车或者住在由电脑控制的发电厂附近吗？近十多年来，人们一直都认识到控制系统具有弹性的重要性。”

　　在这个过程中，所有控制系统都会受到变化或“扰动”的影响，从而导致在估计状态时产生误差。不过，随着扰动的增加，误差也会增加，进而导致系统弹性的崩溃。采用名为“位置输入观察者”（UIO）的观测器，新型RSE方法就克服了这一限制，并提供了能够抵御恶意攻击以及外部扰动的状态估计方法。

　　在该方法中，为每个传感器都设计了一个UIO，然后将每个UIO的估计值结合在一起，并对误差进行处理，从而提供系统内部状态的真实值。采用UIO的好处是，其估计误差总是接近于0，无论外部对过程有多大的扰乱。这与其他只能够提供估计值误差范围的观测器不同。该方法的另一个新颖之处在于，其采用Eun教授团队新研发的技术——“部分状态UIO”。该方法的特点之一是，当无法提取所有状态信息时，其能够尽可能多地提取有关内部状态的部分信息，这可以极大地提高基于UIO的新型RSE方法的适用性。

　　Eun教授总结道：“该方法为系统在无法避免出故障和被攻击的情况下，提供了一定程度的容忍度，让系统的功能能够平稳退化。这对于设计CPS而言，至关重要。”



 

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