【报告内容】

汇报人：周玉航

汇报单位：河海大学

主题：《A Traceability Localization Method of Acoustic Attack Source for MEMS Gyroscope》

1、Introduction

2、Methods

3、Experiment

4、Conclusion

【报告总结】

1、待解决的问题描述

近年来，对传感器的物理和网络攻击逐渐增加。恶意声学攻击很容易导致微电子机械系统(MEMS)传感器的故障。它可以使用超声波在远距离攻击MEMS陀螺仪。这种类型的攻击是高度隐藏的和有害的。因此，这篇文章的目的是在二维平面，多陀螺仪定位恶意来源。

2、相关创新方案

本文设计了一个原型系统来模拟MEMS陀螺仪的超声攻击，在受到攻击后可以收集和分析陀螺仪的状态，目的是找到陀螺仪的共振频率。此外，还提出了基于σ标准差的特征提取，陀螺仪在超身边攻击下的异常角度数据，是有规则正弦波，本文取其两个峰值之间的标准差作为特征，然后设计了一种基于神经网络的多陀螺仪定位方法来寻找攻击者的位置。数据样本为陀螺仪x轴y轴的角度数据，和攻击角度数据。经过训练可以获得攻角，根据两个陀螺仪的攻角以及相对位置，就可以在二维平面上对攻击源进行定位。

3、实验总结

本文使用 80% 的角度攻击数据作为训练集，20% 作为测试集来评估模型训练的结果。测试结果用混淆矩阵表示。可以看出，角度分析的整体准确率为94.46%。MLP模型在判断60◦、75◦、90◦、135◦、180◦、195◦和315◦的攻击源方向方面存在一定的误差。误判的原因是这些角方向的电子分量阻碍了声波的辐射轨迹和能量。对于其他攻击源，模型可以准确地识别。

4、未来工作

该方案能够有效地定位攻击者在二维平面上声学攻击下的位置。未来的工作将集中在声学攻击的 3D 可追溯性定位方法上，然后再到更为复杂的多攻击源和动态攻击源等的定位上。

报告时间：2024年02月23日19:30

腾讯会议：371 3868 6615

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