Automation of coordination at vehicular intersection seems to be a desirable technology. It could improve the e ciency of vehicular tra c while reducing the amount of accidents that happens at intersections. There are previous works that demonstrate that such automation is possible; however, there is a lack of research regarding the vulnerability of these systems in case of an attack in the network. In this work, we introduce and categorize the existent algorithms employed for automation of intersections through vehicular communications, and present the work in progress to identify the security vulnerabilities of such solutions in order to propose possible mitigations.
La coordinacion de veh culos en intersecciones es un problema cotidiano en las ciudades. Esta coordinacion involucra un ambito de seguridad, de tal manera que se busca que no hayan perdidas ni materiales ni de vidas humanas mientras ocurre la coordinacion. En la
gura 1 se muestra un caso t pico de coordinacion en una interseccion utilizando semaforos.
A pesar de que las formas actuales de coordinacion vehicular funcionan, estas aun se pueden mejorar. Por un lado, en cuanto a la e ciencia de la coordinacion, con los semaforos puede ocurrir que los tiempos de duracion de las luces se descoordinen respecto al ujo vehicular de la calle, produciendo tiempos ociosos. Por otro lado, en cuanto a la seguridad en el transporte, como los veh culos son manejados por personas, estas Figura 1: Coordinacion de interseccion con semaforos pueden distraerse en el proceso de conducir el veh culo y producir accidentes.
Con el desarrollo de las telecomunicaciones, se han desarrollado tecnolog as que permiten realizar comunicacion inter-vehicular, tambien conocidas como Vehicle-to-Vehicle communications (V2V) donde es posible enviar informacion de cada veh culo (en la red vehicular ad-hoc) como su velocidad y posicion actual.
Esto, junto con tecnolog as de conduccion automatica de veh culos, han permitido desarrollar sistemas de conduccion vehicular automatica. El ejemplo t pico de uso es en las caravanas de veh culos equipados con Cooperative Adaptive Cruise Control (CACC), las cuales permiten que los veh culos viajen en grupos donde se mantiene una velocidad objetivo resguardando una distancia segura entre los autos. Este tipo de soluciones incrementa el uso e ciente de autopistas a la vez que reduce el consumo de combustible de los autos participantes.
La combinacion de estas tecnolog as se estan aprovechando para desarrollar sistemas de coordinacion vehicular en intersecciones, donde se busca mejorar las falencias de los actuales sistemas de coordinacion, es decir, mejorar la e ciencia del transporte urbano en intersecciones y disminuir la cantidad total de accidentes que se producen en estas. En la gura 2 se muestra un ejemplo en donde los veh culos, conectados a una red vehicular, se comunican entre ellos y cruzan en forma coordinada.
A continuacion se presentan algunos trabajos que proponen sistemas de coordinacion vehicular automatica en intersecciones. Todos estos consisten en algoritmos que buscan el orden para que los veh culos Figura 2: Coordinacion de interseccion automatizada presentes en la interseccion la crucen sin accidentes y en el menor tiempo posible:
En [ZR12] se plantea un algoritmo que, con teor a de juegos, busca optimizar el paso de veh culos en intersecciones. Para realizar esto, se busca minimizar el tiempo de cruce de cada veh culo mientras se evita que dos veh culos crucen por el mismo lugar al mismo tiempo. En las simulaciones realizadas se muestra que se pueden mejorar los tiempos de espera en una interseccion en 35 segundos por veh culo contra una interseccion controlada por discos pare. Para el funcionamiento del algoritmo, toda la informacion necesaria es enviada a una infraestructura central de la interseccion, la cual es la encargada de modi car las velocidades de los veh culos.
En [MMG14] el algoritmo planteado consiste en obtener la informacion de todos los veh culos en o acercandose a la interseccion (i.e., posicion, velocidad y aceleracion actual). Primero se simula cuanto se demorar a cada veh culo en cruzar en condiciones ideales (si la interseccion estuviese vac a), luego se establecen todas las permutaciones posibles en que todos los veh culos podr an cruzar la interseccion y se calcula cuanto se demorar a cada veh culo para cada permutacion. La demora total se obtiene mediante la suma de la demora de cada veh culo, la cual corresponde a cuanto se demorar a respecto a la condicion ideal.
Finalmente, se escoge el orden que tome menor tiempo en ejecutarse. Para realizar este procedimiento se utiliza infraestructura de la interseccion que recibe toda la informacion y realiza todos los calculos de demoras.
En [LW06] se propone un algoritmo que genera todas las permutaciones de orden en que los veh culos pueden cruzar, descarta aquellas que no se pueden realizar (por ejemplo, que el ultimo veh culo que llego a la interseccion cruce antes que los que estan frente a el), calcula cuanto se demorar a cada permutacion posible y ejecuta la que demore menos. Todo este calculo es realizado por el primer veh culo que obtenga toda la informacion de todos los veh culos en la interseccion.
En [MWN15] se propone un algoritmo que consiste en dos niveles. El primer nivel es de supervision, que se encarga de asignar el orden en que cruzaran los veh culos la interseccion. La segunda fase consiste en que dado que un veh culo sepa despues de quien tiene que pasar, se mantenga una distancia con ese veh culo de tal manera de cruzar la interseccion sin atravesarse en su camino.
El encargado del nivel de supervision es solo una entidad, mientras que el nivel de ejecucion (mantener la distancia respecto al veh culo que se esta siguiendo) es ejecutado por cada veh culo.
En este trabajo se busca identi car e implementar posibles ataques sobre uno de los algoritmos para sistemas de coordinacion en intersecciones, analizando su comportamiento cuando se encuentran bajo un ataque y comparandolo con el funcionamiento del sistema sin ataques presentes. 2.
Eleccion del Algoritmo a Analizar y
Ataques a Realizar
Para la eleccion del algoritmo sobre el que se realizaran los ataques, se realizo una comparacion de acuerdo a tres criterios: informacion necesaria para funcionar, entre quienes se realiza la comunicacion y complejidad del algoritmo. Esta comparacion se encuentra en la Tabla 1. Al analizar los datos obtenidos, se puede ver que 3 de los 4 algoritmos presentan algun grado de centralizacion en su funcionamiento. Tanto en [ZR12] como en [MMG14] cada veh culo esta constantemente enviando y recibiendo informacion de una entidad central, mientras que en [MWN15] cada veh culo, al llegar a la interseccion, tiene que comunicarse con una entidad central para que esta le indique de que veh culo debe recibir informacion. El resto de tiempo cada veh culo recibe informacion de su veh culo objetivo y env a informacion a cada veh culo que lo este siguiendo. En [LW06] el algoritmo presentado es semi-centralizado, dado que no hay una entidad unica encargada de realizar la coordinacion, si no que cada veh culo esta constantemente recolectando la informacion de todos los veh culos presentes en la interseccion, y es aquel que logra recolectar toda la informacion el que realiza la coordinacion.
El trabajo de [LW06] fue descartado dado que, a pesar de que presenta un gran nivel de descentralizacion, el veh culo que debe realizar la coordinacion realiza una gran cantidad de computo en poco tiempo, lo que no parece ser implementable.
El algoritmo con el que se trabajara es el presentado en [MWN15]. Para trabajar con este algoritmo, primero se propuso una implementacion descentralizada del nivel de supervision. Esta consiste en elegir un l der
Tabla 1: Comparacion de algoritmos para coordinacion automatica de intersecciones PapernCriterio Informacion necesaria para funcionar Entre quienes se comunican Complejidad [MWN15] Supervisory Level (No es simulado en el paper): Cada veh culo con el agente del supervisory La implementacion del algoritmo puede -V a de ingreso de cada veh culo level al ingresar a la zona de coordinacion. volverse engorrosa con la parametrizacion -Intencion de cada veh culo En cada iteracion, cada veh culo con su de todas las posiciones Execution level: cada veh culo requiere: veh culo objetivo -Su propia posicion -Posicion, velocidad y aceleracion de veh culo objetivo -Saber a que veh culo debe seguir [ZR12] Manager Agent (agente coordinador) requiere que cada Cada reactive agent se comunica con el El calculo de la utilidad en cada iteracion reactive agent (veh culo) le env e: manager agent y viceversa no esta completamente especi cada. -Caracter sticas f sicas de veh culo -Posicion , velocidad y aceleracion actual Cada reactive agent requiere del manager agent: -Actualizacion de velocidad. [MMG14] Agente coordinador requiere, por cada veh culo a 100m Cada veh culo se comunica con el agente Cada paso del algoritmo esta descrito, de la interseccion: coordinador y viceversa la implementacion es directa -Posicion y velocidad actual -V a por la que se acerca a la interseccion -Posicion en la v a Agente coordinador manda a cada veh culo: -Actualizacion de velocidad [LW06] Cada veh culo comparte con los otros lo siguiente: Los veh culos se dividen en subgrupos de a El algoritmo esta descrito paso a paso. -Id veh culo los mas 3 miembros. La seccion del algoritmo que implica -Taman~o veh culo Cada subgrupo posee un l der. escoger un orden puede ser compleja -V a actual Este se comunica con los otros l deres de -Hacia donde se dirige subgrupos y con los miembros de su -Variacion de velocidad actual subgrupo -Plan de manejo de cada veh culo (despues de haberse coordinado) -Posicion (v a actual y distancia al cruce) de cada veh culo -Sen~al de emergencia si es necesaria para que realice la coordinacion. Este l der realizara la coordinacion hasta que abandone el area de la interseccion, eligiendose como nuevo l der al veh culo que lleve menos tiempo en la caravana. Con este cambio, el nivel de descentralizacion del algoritmo es mayor, solo presentando este funcionamiento semi-centralizado en el veh culo encargado del nivel de supervision. Referencias
Para los ataques a estudiar, se iniciara con un ataque del estilo fail-stop sobre el veh culo que tenga el [LW06] nivel de supervision, de tal manera que, en un inicio, deje de responder para realizar la coordinacion pero s responda que es el l der de la caravana actualmente.
Luego se implementaran ataques del tipo message forgery, ya sea interviniendo los mensajes enviados por los veh culos o la informacion misma que env an, modi cando informacion esencial para el funcionamiento del algoritmo, como la posicion real del veh culo o su aceleracion actual. automatica de veh culos en interseccion se pueden ver afectados por ataques de seguridad, causando ya sea perdida materiales o de vidas humanas, y que existen mitigaciones que pueden evitar estas perdidas, con efecto en la e ciencia de los algoritmos.
ving at Blind Crossings Using Intervehicle Communication. IEEE Transactions on Vehicular Technology, 55(6):1712{1724, nov 2006.
Conclusiones
En este trabajo se aborda el tema de la seguridad en algoritmos de coordinacion automatica de veh culos en intersecciones. Para esto, primero se realizo un estudio comparativo de algunos trabajos para encontrar cual es el que mejor cumple con las caracter sticas necesarias para realizar este analisis. Luego de elegido el trabajo, este se modi co para que funcione de un modo descentralizado, planteandose luego algunos tipos de ataques que son interesantes de estudiar sobre el algoritmo elegido.
En el trabajo a futuro se espera que los resultados muestren que los algoritmos existentes de coordinacion [ZR12]
Game theory algorithm for intersectionbased cooperative adaptive cruise control (CACC) systems. IEEE Conference on Intelligent Transportation Systems, Proceedings, ITSC, pages 1097{1102, 2012.