KI-Algorithmus kann Cyberattacken auf Militärroboter abwehren
Wissenschaftler haben eine Möglichkeit gefunden, Cyberattacken auf Robotersysteme zu verhindern. Sie nutzen dazu Deep Learning.
(Bild: Fendy Santoso)
Wissenschaftler der beiden australischen Universitäten Charles Sturt University und der University of South Australia (UniSA) haben einen Algorithmus entwickelt, der Man-in-the-Middle-Angriffe (MitM) auf Militärroboter erkennen und in Sekunden unterbinden kann. Der Algorithmus hat eine extrem hohe Erfolgsquote.
Die Forscher der beiden Universitäten setzten neuronale Netze mit Deep Learning ein, um das Verhalten des menschlichen Gehirns zu simulieren und trainierten damit das Roboterbetriebssystem eines Militärroboters, um ihm so das Erkennen der Signatur eines MitM-Lauschangriffs beizubringen. Der Roboter soll dadurch selbstständig erkennen, ob sich Angreifer zwischen eine bestehende Datenverbindung, etwa zur Steuerung des Roboters, mogeln und abhören.
"Das Roboterbetriebssystem (ROS) ist aufgrund seiner starken Vernetzung extrem anfällig für Datenverletzungen und elektronische Angriffe", sagt Professor Anthony Quinn Finn, Forscher für autonome Systeme an der UniSA.
Hohe Erkennungsleistung
Den Algorithmus beschreiben die Forscher in dem wissenschaftlichen Paper "Trusted Operations of a Military Ground Robot in the Face of Man-in-the-Middle Cyber-Attacks Using Deep Learning Convolutional Neural Networks: Real-Time Experimental Outcomes", der in IEEE Transactions on Dependable and Secure Computing im Open-Access-Verfahren erschienen ist. Sie testeten den Algorithmus auf einer Nachbildung eines Kampfroboters der US-Armee. Dort gelang es ihm, zu 99 Prozent erfolgreich bösartige Angriffe zu verhindern. Das funktioniert aufgrund der zur Verfügung stehenden hohen Rechenleistung in Echtzeit. Dabei traten Falsch-positiv-Raten von weniger als 2 Prozent auf.
Nach Angaben des UniSA-Forschers für autonome Systeme, Professor Anthony Finn, schneidet der Algorithmus besser ab, als jede andere Erkennungstechnik, die derzeit weltweit eingesetzt wird, um derartige Cyberangriffe zu erkennen.
Dr. Fendy Santoso vom Charles Sturt Artificial Intelligence and Cyber Futures Institute und Mitautor der Studie ist von dem System überzeugt. Er sieht es als robust und hochpräzise in der Erkennung von Eindringlingen an. "Das System kann große Datensätze verarbeiten und eignet sich für den Schutz großer datengesteuerter Echtzeitsysteme", wie etwa das Roboterbetriebssystem ROS (Robot Operating System), das für persönliche Roboter und Industrieroboter eingesetzt wird.
Finn und Santoso beabsichtigen nun, den Algorithmus auf weiteren Roboterplattformen zu testen. Ein besonderes Augenmerk wollen die Wissenschaftler auf Drohnen werfen, die sich im Vergleich zu einem Bodenroboter schneller bewegen und deren Steuerung komplexer ausfällt.
(olb)