该技术可以保护机器人团队的通信网络免受恶意黑客的攻击鼠标

该技术可以保护机器人团队的通信网络免受恶意黑客的攻击

自主机器人的分布式计划，通信和控制算法构成了计算机科学的主要研究领域。但是，在有关多机器人系统的文献中，安全性已经相对较短。

在最新一期的《自主机器人》杂志中，麻省理工学院计算机科学与人工智能实验室的研究人员及其同事提出了一种新技术，可以防止恶意黑客指挥机器人团队的通信网络中国机械网okmao.com。

该技术可以在对通信进行加密的系统中提供附加的安全层，或者在加密不可行的情况下提供替代方案。

“机器人学界一直致力于通过发展自主科学来使多机器人系统具有自主性，并越来越强大。

从某种意义上说，我们在网络安全和隐私等系统级问题上做得还不够。”安德鲁（Andrew）和Erna Viterbi的Daniela Rus说麻省理工学院电气工程与计算机科学教授，也是该论文的资深作者。

她说：“但是，当我们在实际应用中部署多机器人系统时，就会使它们面临当前计算机系统所面临的所有问题。”

“如果您接管了计算机系统，则可以使其释放私人数据，并且您还可以做很多其他的坏事。对机器人的网络安全攻击具有对计算机系统的所有攻击风险，而且可以控制该机器人在现实世界中采取潜在的破坏性行动。因此，从某种意义上说，我们考虑这个问题的紧迫性更大。”

身份盗窃

多机器人系统中的大多数规划算法都依赖某种投票程序来确定行动方案。每个机器人都基于其自身有限的本地观察结果提出建议，并将这些建议汇总以得出最终决定。

黑客渗透到多机器人系统的一种自然方法是模拟网络上的大量机器人，并投出足够多的虚假票以提示集体决策，这种技术称为“欺骗”。

研究人员的新系统分析了机器人无线传输与环境互动的独特方式，为每个机器人分配了自己的无线电“指纹”。如果系统将多个投票识别为来自同一发送者，则可以将其视为欺诈而将其打折。

Rus的分布式机器人实验室的研究科学家，新论文的合著者斯蒂芬妮·吉尔（Stephanie Gil）说：“有两种思考方式。”

“在某些情况下，加密很难以分散的形式实现。也许您只是没有可以保护的中央密钥授权，并且代理不断进入或退出网络，因此密钥传递方案成为了可能。实施起来更具挑战性，在这种情况下，我们仍然可以提供保护。

“并且如果您可以实施加密方案，那么如果拥有密钥的特工之一遭到破坏，我们仍然可以通过减轻甚至量化对手可能造成的最大损失来提供保护。”

“对机器人的网络安全攻击具有对计算机系统的所有攻击风险，此外，可以控制该机器人在物理世界中采取潜在的破坏性行动。因此从某种意义上说，我们更迫切需要考虑这个问题。”

坚持你的立场

在他们的论文中，研究人员考虑了一个称为“覆盖”的问题，在该问题中，机器人将自己定位在一些地理区域内分布一些服务，例如通信链路，监视等。在这种情况下，每个机器人的“投票”只是其位置报告，其他机器人将使用该报告来确定自己的位置。

本文包括理论分析，该分析将正常情况下常见覆盖算法的结果与新系统积极阻止欺骗攻击时产生的结果进行比较。即使系统中75％的机器人已被此类攻击渗透，它们的位置也应该在应有的3厘米之内。为了验证理论预测，研究人员还使用一组分布式Wi-Fi发射器和一架自动直升机实施了他们的系统。

“这自然可以推广到覆盖范围以外的其他类型的算法，” Rus说。

新系统源自Rus，Gil，Dina Katabi（先前是MIT的另一位安德鲁和Erna Viterbi电气工程和计算机科学教授）和Swarun Kumar的早期项目，Swarun Kumar曾在MIT获得硕士学位和博士学位。卡内基·梅隆大学。该项目试图使用Wi-Fi信号来确定发射机的位置并修复临时通信网络。在新论文中，麻省理工学院林肯实验室的马克·马祖德（Mark Mazumder）也加入了同样的研究四重奏。

通常，基于无线电的位置确定需要一组接收天线。在空中传播的无线电信号会在稍微不同的时间到达每个天线，这种差异会在接收到的信号的相位中出现，或者会在其电磁波的波峰和波谷对准时出现。根据该相位信息，可以确定信号到达的方向。

空间与时间

但是，天线的体积太大，以至于自动直升机无法运送。麻省理工学院的研究人员找到了一种方法，可以仅使用两根间隔约8英寸的天线进行精确的位置测量。这些天线必须在空间中移动，以便模拟来自多个天线的测量。这是自动机器人容易满足的要求。例如，在新论文中报道的实验中，自动直升机盘旋就位并绕其轴旋转以进行测量。

当Wi-Fi发射器广播信号时，其中一些沿直接路径传播到接收器，但其中大部分会从环境中的障碍物反弹，从不同方向到达接收器。对于位置确定而言，这是个问题，但是对于无线电指纹识别而言，这是一个优势：来自不同方向的信号的不同能量为每个发射机提供了独特的轮廓。

但是，接收器的测量仍有误差的空间，因此研究人员的新系统并未完全忽略可能是欺诈性传输的情况。相反，它会根据它们具有相同来源的确定性按比例折价。这篇新论文的理论分析表明，对于有关测量模糊性的一系列合理假设，该系统将在不过度惩罚碰巧具有相似指纹的有效传输的情况下，阻止欺骗攻击。

新加坡国立大学计算机科学教授David Hsu表示：“这项工作具有重要意义，因为许多此类系统已经面世，如联网自动驾驶汽车，亚马逊送货无人机等。” “对于此类系统，安全性将是一个主要问题，甚至比当今的联网计算机还要严重。这种解决方案具有创造性，完全脱离了传统的防御机制。”

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