Resumen de la tesis que presenta Ismael Benjamin Aguirre Escobedo como requisito parcial para la obtención
del grado de Maestro en Ciencias en Electrónica y Telecomunicaciones con orientación en Instrumentación y Control
Detección de ataques en sensores de procesos industriales: análisis y experimentos
Resumen aprobado por:
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Dr. Jonatán Peña Ramírez
Codirector de tesis
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Dr. José Ricardo Cuesta García
Codirector de tesis
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Resumen en español
Vivimos en una era en la que la transmisión de información es esencial en casi toda actividad o proceso. Mucha de esta información viaja a través de canales cuya seguridad puede ser vulnerada, tal que la integridad de las señales o datos que se están transmitiendo puede verse comprometida. Este es el caso de los llamados sistemas ciberfísicos, en los cuales la información que se encuentra en la capa física puede verse vulnerada por medio de la inyección de señales maliciosas a los sensores, lo cual pone en riesgo la operación segura y eficiente de los sistemas de control, y del sistema ciberfísico en general. Esto puede resultar no solo en grandes pérdidas económicas, sino que también puede poner en riesgo vidas humanas. Debido a esto, es esencial desarrollar técnicas de detección que permitan blindar la medición de los sensores de procesos industriales. Por tanto, en esta tesis se propone una solución novedosa al problema de ataques a los sensores de sistemas ciberfísicos. En particular, se presenta el desarrollo de un algoritmo basado en un observador con ganancia adaptable, la cual se diseña utilizando un elemento del kernel izquierdo del vector de ataque. También, se emplea una métrica llamada discrepancia, la cual permite identificar los instantes en que el sensor está siendo atacado y, además, se usa para identificar el vector de ataque. Por otra parte, se diseñó y construyó una plataforma experimental hidráulica, con sensores de flujo, ultrasónicos y de temperatura, la cual permitió validar, de manera experimental, la efectividad del algoritmo de detección de ataques propuesto. Los resultados obtenidos muestran que el observador adaptativo es capaz de reconstruir el vector de estado limpio del sistema y detectar los ataques, incluso en presencia de ruido en las señales de los sensores. Se concluye que la estrategia desarrollada es efectiva para la reconstrucción del estado y la detección de ataques en sistemas ciberfísicos. Además, los resultados sugieren un alto potencial de mejora y escalabilidad para su aplicación en sistemas industriales más complejos, ofreciendo un marco de referencia para futuras investigaciones en la protección de sistemas ciberfísicos frente a ataques en sus sensores.
Vivimos en una era en la que la transmisión de información es esencial en casi toda actividad o proceso. Mucha de esta información viaja a través de canales cuya seguridad puede ser vulnerada, tal que la integridad de las señales o datos que se están transmitiendo puede verse comprometida. Este es el caso de los llamados sistemas ciberfísicos, en los cuales la información que se encuentra en la capa física puede verse vulnerada por medio de la inyección de señales maliciosas a los sensores, lo cual pone en riesgo la operación segura y eficiente de los sistemas de control, y del sistema ciberfísico en general. Esto puede resultar no solo en grandes pérdidas económicas, sino que también puede poner en riesgo vidas humanas. Debido a esto, es esencial desarrollar técnicas de detección que permitan blindar la medición de los sensores de procesos industriales. Por tanto, en esta tesis se propone una solución novedosa al problema de ataques a los sensores de sistemas ciberfísicos. En particular, se presenta el desarrollo de un algoritmo basado en un observador con ganancia adaptable, la cual se diseña utilizando un elemento del kernel izquierdo del vector de ataque. También, se emplea una métrica llamada discrepancia, la cual permite identificar los instantes en que el sensor está siendo atacado y, además, se usa para identificar el vector de ataque. Por otra parte, se diseñó y construyó una plataforma experimental hidráulica, con sensores de flujo, ultrasónicos y de temperatura, la cual permitió validar, de manera experimental, la efectividad del algoritmo de detección de ataques propuesto. Los resultados obtenidos muestran que el observador adaptativo es capaz de reconstruir el vector de estado limpio del sistema y detectar los ataques, incluso en presencia de ruido en las señales de los sensores. Se concluye que la estrategia desarrollada es efectiva para la reconstrucción del estado y la detección de ataques en sistemas ciberfísicos. Además, los resultados sugieren un alto potencial de mejora y escalabilidad para su aplicación en sistemas industriales más complejos, ofreciendo un marco de referencia para futuras investigaciones en la protección de sistemas ciberfísicos frente a ataques en sus sensores.
Palabras clave: Sensor, Detección, Observador, Inyección de datos falsos
Resumen en inglés
We live in an era where the transmission of information is essential in almost every activity or process. Part of this information travels through channels whose security can be compromised, such that the integrity of the signals or data being transmitted may be at risk. This is the case of the so-called cyber-physical systems, in which the information in the physical layer can be compromised through the injection of malicious signals into the sensors, thereby endangering the safe and efficient operation of control systems and of the cyber-physical system as a whole. This can result not only in significant economic losses but may also put human lives at risk. For this reason, it is essential to develop detection techniques that can shield the sensors of industrial processes. To address this problem, this thesis proposes an algorithm for attack detection, which is based on an adaptive observer. This observer employs an element from the left kernel of the attack vector together with the discrepancy between the estimated and measured output. Furthermore, an experimental platform was designed and built, which can be described as a linear time-invariant industrial process, enabling the evaluation of disturbance detection strategies at the system outputs. The implementation of the algorithm was validated both numerically and experimentally, and the obtained results show that the adaptive observer is capable of accurately reconstructing the system states and detecting attacks, even in the presence of sensor signal noise. It is concluded that the developed strategy is effective for state reconstruction and attack detection in cyber-physical systems. Moreover, the results suggest significant potential for improvement and scalability for its application in more complex industrial systems, providing a reference framework for future research on the protection of cyber-physical systems against attacks and external disturbances.
We live in an era where the transmission of information is essential in almost every activity or process. Part of this information travels through channels whose security can be compromised, such that the integrity of the signals or data being transmitted may be at risk. This is the case of the so-called cyber-physical systems, in which the information in the physical layer can be compromised through the injection of malicious signals into the sensors, thereby endangering the safe and efficient operation of control systems and of the cyber-physical system as a whole. This can result not only in significant economic losses but may also put human lives at risk. For this reason, it is essential to develop detection techniques that can shield the sensors of industrial processes. To address this problem, this thesis proposes an algorithm for attack detection, which is based on an adaptive observer. This observer employs an element from the left kernel of the attack vector together with the discrepancy between the estimated and measured output. Furthermore, an experimental platform was designed and built, which can be described as a linear time-invariant industrial process, enabling the evaluation of disturbance detection strategies at the system outputs. The implementation of the algorithm was validated both numerically and experimentally, and the obtained results show that the adaptive observer is capable of accurately reconstructing the system states and detecting attacks, even in the presence of sensor signal noise. It is concluded that the developed strategy is effective for state reconstruction and attack detection in cyber-physical systems. Moreover, the results suggest significant potential for improvement and scalability for its application in more complex industrial systems, providing a reference framework for future research on the protection of cyber-physical systems against attacks and external disturbances.
Palabras clave: Sensor, Detection, Observer, False data injection