Güney Avustralya Üniversitesi ve Charles Sturt Üniversitesi'ndeki profesörler, insansız askeri robotlara ortada (MITM) saldırıları tespit etmek ve engellemek için bir algoritma geliştirdiler.
MITM saldırıları, iki taraf arasındaki veri trafiğinin, bu durumda robot ve meşru denetleyicilerinin veya akışta yanlış veri enjekte etmek için ele geçirildiği bir tür siber saldırıdır.
Bu tür kötü niyetli saldırılar, insansız araçların işleyişini kesintiye uğratmayı, iletilen talimatları değiştirmeyi ve hatta bazı durumlarda kontrol edinmeyi, robotlara tehlikeli eylemler yapmasını talimat vermeyi amaçlamaktadır.
Çalışmaya katılan Profesör Anthony Finn, "Robot İşletim Sistemi (ROS) veri ihlallerine ve elektronik kaçırmaya son derece duyarlıdır çünkü çok yüksek ağa bağlı."
"Robotik, otomasyon ve Nesnelerin İnterneti'ndeki evrim ile işaretlenen Sanayi 4'ün ortaya çıkışı, robotların sensörlerin, aktüatörlerin ve kontrolörlerin bulut hizmetleri aracılığıyla birbirleriyle iletişim kurmaları ve alışverişi yapmaları gerektiği yerlerde işbirliği içinde çalışmasını istedi."
"Bunun dezavantajı, onları siber saldırılara karşı son derece savunmasız hale getirmesidir."
Üniversite araştırmacıları, bu girişimleri tespit etmek ve saniyeler içinde kapatmak için makine öğrenme tekniklerini kullanarak bir algoritma geliştirdiler.
Algoritma, ABD Ordusu (TARDEC) tarafından kullanılan GVR-BOT'un bir kopyasında test edildi ve zamanın% 99'u başarılı bir saldırı önleme kaydetti ve test edilen vakaların% 2'sinden daha azında yanlış pozitifler meydana geldi.
Bu sistemler hataya toleranslı modlar altında çalıştığı için mürettebatsız araç ve robotların hedeflenmesi karmaşıktır, bu nedenle normal işlemler ve hata koşulları arasında ayrım yapmak puslu olabilir.
Ayrıca, robotik sistemler, çekirdek sistemden alt sistemlerine ve alt bileşenlerine kadar çeşitli seviyelerde tehlikeye atılabilir, bu da robot işlevsiz hale getirebilecek operasyonel bir soruna neden olabilir.
Üniversite araştırmacıları, bundan ödün verme girişimlerini tespit etmek için robotun ağ trafik verilerini analiz eden bir sistem geliştirdiler. Bu sistem düğüm tabanlı yöntemler kullanır, paket verilerini inceler ve paket başlığından meta verileri okuyan akış istatistik tabanlı bir sistem kullanır.
Araştırmacılar tarafından yayınlanan ayrıntılı teknik makale, siber saldırı tespit sonucunun güvenilirliğini artıran çoklu katmanlar ve filtreler içeren, bu amaçla geliştirilen derin öğrenme CNN (evrişimsel sinir ağı) modelinin özelliklerini araştırır.
Çeşitli sistemleri hedefleyen simüle siber saldırılara sahip çoğaltma botu üzerinde yapılan gerçek testler, sadece 2-3 dönem model eğitiminden sonra bile mükemmel sonuçlar ve yüksek tanımlama doğruluğu üretti.
Bu yeni koruma sisteminin optimize edilmiş versiyonları, insansız uçak gibi benzer fakat daha zorlu robotik uygulamalarda uygulamalar bulabilir.
IEEE'nin portalında yayınlanan makaleyi, "Ayrıca, izinsiz giriş tespit sistemimizin, dinamikleri bir yer robotuna kıyasla makul derecede daha hızlı ve daha karmaşık olan insansız hava araçları gibi farklı robotik platformlarda etkinliğini araştırmakla ilgileniyoruz."
Simpson Manufacturing, Cybertack'ten Sonra BT sistemlerini kapatıyor
Lyca Mobile, siber saldırıdan sonra müşteri veri sızıntısını araştırıyor
LostTrust Ransomware ile tanışın - Metaencryptor çetesinin olası bir markası
Fidye yazılımı saldırısının vurduğu otomasyon devi Johnson kontrolleri
Bermuda Hükümeti siber saldırıyı Rus hacker'lara bağlar
Kaynak: Bleeping Computer