Algorithmus zur Abwehr von Cyberattacken auf Militärroboter entwickelt

KI-Algorithmus kann Cyberattacken auf Militärroboter abwehren

Ein Forscherteam der Charles Sturt University und der University of South Australia (UniSA) in Australien hat einen Algorithmus entwickelt, der in der Lage ist, Man-in-the-Middle-Angriffe (MitM) auf Militärroboter zu erkennen und in Sekunden zu unterbinden. Die Erfolgsquote des Algorithmus ist extrem hoch.



Das Team setzte neuronale Netze mit Deep Learning ein, um das Verhalten des menschlichen Gehirns zu simulieren. Mit Hilfe dieser Technologie trainierten sie das Roboterbetriebssystem eines Militärroboters, um ihm das Erkennen der Signatur eines MitM-Lauschangriffs beizubringen. Dadurch ist der Roboter in der Lage, selbstständig zu erkennen, ob sich ein Angreifer zwischen eine bestehende Datenverbindung mogelt und abhört.



Das Roboterbetriebssystem (ROS) ist aufgrund seiner starken Vernetzung besonders anfällig für Datenverletzungen und elektronische Angriffe, sagt Professor Anthony Quinn Finn, Forscher für autonome Systeme an der UniSA.



Der Algorithmus wurde in einem wissenschaftlichen Paper mit dem Titel "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" beschrieben. Die Forscher testeten den Algorithmus auf einer Nachbildung eines Kampfroboters der US-Armee. Dabei gelang es ihm, bösartige Angriffe zu 99 Prozent erfolgreich zu verhindern. Dank der verfügbaren hohen Rechenleistung funktioniert das Ganze in Echtzeit. Die Falsch-positiv-Rate liegt bei weniger als 2 Prozent.



Laut Professor Anthony Finn schneidet der Algorithmus besser ab als jede andere derzeit weltweit eingesetzte Erkennungstechnik für derartige Cyberangriffe.



Dr. Fendy Santoso vom Charles Sturt Artificial Intelligence and Cyber Futures Institute, Mitautor der Studie, ist von dem System überzeugt. Er bezeichnet es als robust und hochpräzise bei der Erkennung von Eindringlingen. Das System ist in der Lage, große Datensätze zu verarbeiten und eignet sich daher sehr gut für den Schutz großer datengesteuerter Echtzeitsysteme, wie beispielsweise das Roboterbetriebssystem ROS, das in persönlichen und industriellen Robotern eingesetzt wird.



Die Forscher planen nun, den Algorithmus auf weiteren Roboterplattformen zu testen. Besonderes Augenmerk sollen dabei Drohnen erhalten, die sich im Vergleich zu Bodenrobotern deutlich schneller bewegen und deren Steuerung komplexer ist.






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