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Com a crescente integração de sistemas ciber-físicos (CPS) em aplicações críticas, garantir a sua resiliência contra ciberataques é fundamental. Uma ameaça particularmente preocupante é a vulnerabilidade dos CPS a ataques enganosos que degradam o desempenho do sistema enquanto permanecem indetectáveis. Este artigo investiga ataques de injeção de dados falsos (FDIAs) perfeitamente indetectáveis direcionados ao controle de rastreamento de trajetória de um robô móvel não-holonômico. O método de ataque proposto utiliza transformações afins de sinais interceptados, explorando fraquezas inerentes nas propriedades dinâmicas parcialmente lineares e na simetria da planta não linear. A viabilidade e o impacto potencial desses ataques são validados por meio de experimentos usando uma plataforma Turtlebot 3, destacando a necessidade urgente de mecanismos de detecção sofisticados e estratégias de controle resilientes para proteger os CPS contra tais ameaças. Além disso, uma abordagem nova para a detecção desses ataques, chamada de função de assinatura de monitoramento de estado (SMSF), é introduzida. Um exemplo de SMSF, uma função cuidadosamente projetada resistente ao FDIA, demonstrou ser capaz de detectar a presença de um FDIA através de assinaturas baseadas nos estados dos sistemas.
Ueda et al. (Mon,) estudaram esta questão.