【报告内容】

    汇报人：鹿裕齐

    汇报单位：河海大学

    主题:《Detecting Atatcks Against Robotic Vehicles: A Control Invariant Approach》

    1、Introduction

    2、Methods

    3、Experiments

    4、Conclusion

【报告总结】

    1、待解决的问题描述

    在机器人控制方面，如何有效地检测外部物理攻击是一个重要的研究方向。目前，传统的软件安全技术无法有效应对物理攻击，因此需要开发新的攻击检测方法来保障机器人的安全性。

    2、相关创新方案：

    本文提出了一种基于控制不变量的攻击检测框架，该框架可以对机器人的正常行为进行建模，并实时监测实际行为是否符合预期的行为模式。如果发现异常行为，则会触发警报机制，从而及时发现并阻止潜在的攻击行为。

    3、实验总结

    本文提出的攻击检测框架在实验中表现出了较高的检测准确率和低的误报率，能够有效地检测到多种类型的物理攻击，包括传感器攻击、控制信号攻击和参数篡改攻击等。同时，该框架的运行开销也很小，不会对机器人的性能产生显著影响。

    4、未来工作

    未来的工作将继续优化攻击检测框架的性能，例如提高其鲁棒性和适应性，以应对更加复杂和多样化的攻击手段。此外，还将探索将该框架应用于其他类型的机器人控制系统中的可能性。

报告时间：2024年01月26日19:30

腾讯会议：371 3868 6615

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