机器人操作系统（ROS）是高度网络化的，机器人之间需要协作，其中的传感器、控制器等需要通信并通过云服务交换信息，因此极易受到数据泄露和电磁劫持攻击等网络攻击。中间人攻击（MitM）是一种可以拦截和篡改两方通信数据的网络攻击。中间人攻击可破坏无人驾驶车辆的操作、修改传输的指令、甚至控制和指导机器人进行危险的动作。
澳大利亚南澳大学（University of South Australia）和查尔斯特大学研究人员研发了一种可以检测和拦截针对军用无人机器人的中间人攻击的人工智能算法，使用机器学习技术检测中间人攻击，并在几秒钟内就可以阻断攻击。
图 中间人攻击可以攻击的不同节点
检测针对针对无人驾驶车辆和机器人的中间人攻击极其复杂，因此这些系统都在容错模式下运行，区分正常操作和错误条件非常困难。研究人员研发了一个机器学习系统，可以分析机器人的网络流量以检测尝试入侵机器人系统的恶意流量。系统使用基于节点的方法，仔细检查包数据，使用基于流统计的系统来从包头读取元数据。使用深度学习卷积神经网络（CNN）来增强检测结果的准确性。
图 测试中使用的机器人
研究人员使用美国陆军使用的GVR-BOT机器人进行了测试，实验表明可以成功阻断99%的中间人攻击，假阳性率小于2%。
图 传感器数据（攻击从300秒开始）
图 性能测试结果
研究人员称该系统经过改进可以用于其他机器人系统，如无人机系统。与陆地机器人相比，无人机之间的通信更加快速和复杂。
相关研究成果发表在CCF-A类期刊 IEEE Transactions on Dependable and Secure Computing，论文下载地址https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/10210500
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原文始发于微信公众号（信息安全最新论文技术交流）：TDSC | AI算法可检测针对军用无人驾驶车辆的中间人攻击
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