面向自动驾驶的网络安全感知：基于动态信任建模的弹性传感器融合技术

《IEEE Sensors Reviews》：Cyber-Resilient Perception: Safeguarding Autonomous Vehicles With Trust-Aware Sensor Fusion

本文针对自动驾驶车辆(AV)面临的多传感器协同网络攻击问题，提出了一种基于Dirichlet信任分布的多层传感器融合框架。研究通过交叉验证、异常检测和相关一致性检查，实现了对受损传感器的实时识别与信任度动态调整。实验表明，在30%传感器遭受欺骗、干扰等攻击时，该系统仍能保持>95%的攻击检测准确率和<0.8m的感知误差，为自动驾驶系统提供了可验证的安全基础。

　　

随着自动驾驶技术的快速发展，智能交通系统正迎来革命性变革。然而，当自动驾驶车辆依赖越来越多的传感器感知环境时，也暴露了更大的安全漏洞。近年来，针对激光雷达(LiDAR)、摄像头、雷达等传感器的协同网络攻击日益猖獗，传统的传感器融合方法往往难以应对这种多传感器协同攻击，导致自动驾驶系统可能产生错误的环境感知和决策，进而引发严重事故。

在这一背景下，Binghamton大学的研究团队在《IEEE Sensors Reviews》上发表了一项创新性研究，提出了一种名为"网络弹性感知"的新型安全框架。该研究旨在解决当前自动驾驶系统面临的三大挑战：实时检测多传感器协同攻击的能力不足、无法快速识别具体受损传感器、缺乏动态调整信任水平和融合逻辑的机制。

研究团队采用了一种分层系统架构，其核心创新在于将Dirichlet信任分布引入传感器融合过程。该框架包含物理层、数据层、传输层、信任建模层、传感器融合层和决策层六个关键部分。物理层负责采集多传感器原始数据，数据层进行多模态同步和预处理，传输层通过统计模型（|x_i-μ|>κσ）识别异常读数，信任建模层使用Dirichlet分布动态更新传感器可靠性评分，传感器融合层基于信任权重合成环境模型，决策层最终指导车辆行动。

关键技术方法包括：基于Dirichlet分布的动态信任建模（θ～Dir(α₁,α₂,…,α_K)）、实时异常检测算法、多传感器交叉验证机制。研究通过Python仿真和真实自动驾驶平台验证，测试场景涵盖射频干扰、LiDAR欺骗、摄像头致盲等多种攻击类型。

动态信任演化

研究通过200秒的连续测试展示了信任模型的适应性。如图2所示，当在50秒引入欺骗攻击时，传感器1的信任评分迅速下降；在后续的干扰和重放攻击阶段，其他受影响传感器的信任值也呈现类似变化趋势。这种动态调整确保了即使部分传感器受损，系统仍能优先使用可靠数据源。

攻击检测效果

与传统单传感器检测方法相比，该框架在检测隐蔽性攻击方面表现出显著优势。如图3所示，对于低隐蔽性攻击，检测率达到95%；即使面对高隐蔽性攻击，检测率仍保持在75%以上，而基线方法仅能达到33%。这种优势源于多传感器相关性检查和信任加权机制的综合作用。

多传感器弹性

在传感器受损比例逐渐增加的测试中，该框架展现了卓越的稳定性。如图4所示，当30%传感器受损时，感知误差仅为0.4米，而固定权重和静态信任模型的误差分别达到1.2米和1.5米。即使半数传感器被攻破，该系统仍能将误差控制在可接受范围内。

误报与漏报率

系统在保持高检测率的同时，误报率(FP)低于4%，漏报率(FN)不超过5.5%（图5）。这种低误报特性对实际应用至关重要，可避免因过度敏感导致的系统频繁中断。

计算开销

虽然该框架每个融合周期平均需要42毫秒（图6），略高于固定权重融合（36毫秒）和静态信任模型（38毫秒），但这种轻微的性能代价换来了显著的安全性提升，完全满足自动驾驶系统的实时性要求。

研究还特别测试了框架对抗协同攻击的能力。当同时针对雷达注入延迟和对LiDAR进行欺骗时，系统通过相关性检查和信任重加权机制，成功将感知误差控制在0.8米以内，证明了其应对复杂攻击场景的有效性。

与现有技术对比显示（表1），该框架在攻击检测准确率（90-95%）、响应速度和系统可靠性方面均优于卡尔曼滤波(KF)、贝叶斯网络(BN)和深度学习融合(DLF)等传统方法。Dirichlet信任融合的唯一优势在于其动态信任调整能力和对异常情况的强鲁棒性。

该研究的核心贡献在于建立了一种可验证的自动驾驶安全基础架构。通过连续监控传感器完整性，该方法为自动驾驶技术的大规模部署提供了关键安全保障。未来研究方向包括集成长短期记忆网络(LSTM)和图神经网络(GNN)等机器学习模型，实现攻击预测和预防性信任调整，以及在更复杂环境中验证框架的扩展性。

这项由Simeon Ogunbunmi、Sunday Aluko和Peter Onukak共同完成的工作，标志着自动驾驶安全研究从被动防御向主动弹性设计的重要转变，为应对日益复杂的网络物理威胁奠定了坚实技术基础。