Кибербезопасность гуманоидов

Гуманоиды постепенно приближаются к практическому применению в здравоохранении, промышленности, обороне и сфере услуг. Хотя обычно их рассматривают как киберфизические системы (CPS), их зависимость от традиционных сетевых программных стеков (например, операционных систем Linux), промежуточного программного обеспечения операционной системы робота (ROS) и беспроводных каналов обновления создает особый профиль безопасности, подвергая их уязвимостям, которые традиционные модели КФС не в полной мере учитывают. Предыдущие исследования в основном изучали конкретные угрозы, такие как подмена данных LiDAR или состязательное машинное обучение (AML). Этот узкий подход упускает из виду, как атака, направленная на один компонент, может нанести каскадный ущерб всем взаимосвязанным системам робота. Мы устраняем этот пробел посредством систематизации знаний (SoK), которая использует комплексный подход, консолидируя разрозненные исследования в области робототехники, CPS и сетевой безопасности. Мы представляем семиуровневую модель безопасности для гуманоидных роботов, объединяющую 39 известных атак и 35 защитных мер в экосистеме гуманоидов – от аппаратного обеспечения до взаимодействия человека с роботом. Основываясь на этой модели безопасности, мы разрабатываем количественную матрицу атак и защиты размером 39×35 с оценкой, взвешенной по риску, которая была подтверждена с помощью анализа Монте-Карло. Мы демонстрируем наш метод, оценивая три реальных робота: Pepper, G1 EDU и Digit. Анализ оценок выявил различные уровни зрелости безопасности от 39,9% до 79,5% на разных платформах. В данной работе представлен структурированный, основанный на фактах метод оценки, который позволяет проводить систематическую оценку безопасности, поддерживает кроссплатформенный бенчмаркинг и определяет приоритетность инвестиций в безопасность гуманоидной робототехники. - SoK: Cybersecurity Assessment of Humanoid Ecosystem

Теперь и такая кибербезопасность ...