Projekt SELFY se zaměřuje na průběžné hodnocení robustnosti a odolnosti řešení mobility využívaných autonomní vozidly vůči kybernetickým útokům, nesprávnému fungování, zneužití nebo selhání používaných systémů. Za tímto účelem projekt vyvíjí soubor nástrojů vytvářejících distribuované globální řešení, v němž budou rozhodnutí o ochraně, reakci a obnově řízena lokálně nebo globálně, čímž se zvýší celková odolnost autonomních vozidel. Inovativní řešení navrhovaná v rámci projektu budou integrovat technologické postupy a přístupy v oblasti kybernetické bezpečnosti, jako je fúze dat z heterogenních senzorů, systémy detekce narušení a kybernetických útoků založené na algoritmech a umělé inteligenci, jakož i sdílení informací a znalostí. Řešení SELFY podpoří zvýšení míry účinnosti při odhalování zranitelných vozidel a narušení bezpečnosti, jakož i zvýšení míry zmírnění dopadů. 

Ilustrační obrázek představující komplexní práci projektu SELFY (zdroj: Autor)

Infrastruktura SELFY využívá různé typy senzorů, jako jsou kamery, lidary a radary, k vnímání místního prostředí. Data z těchto senzorů jsou zpracovávána, aby se získal seznam objektů přítomných ve scéně. Videozáznamy analyzuje Nástroj pro monitorování dopravy, zatímco bodová mračna analyzuje Nástroj pro fúzi senzorů a detekci anomálií. Jakmile jsou objekty ze senzorů extrahovány, Nástroj pro fúzi senzorů a detekci anomálií je sloučí. Použití různých senzorů zlepšuje přesnost situačního povědomí, protože scéna může být viděna z různých úhlů pohledu, což pomáhá vyhnout se problémům. Použití různých typů senzorů je také užitečné, protože každý typ senzoru má své vlastní výhody: například kamery, doplněné hlubokým učením, jsou velmi dobré při určování typu objektů, zatímco lidary umožňují velmi přesné umístění objektů. Nástroj pro fúzi senzorů a detekci anomálií tedy těží z výhod každého senzoru při slučování výsledků. V ideálním světě by Nástroj pro fúzi senzorů a detekci anomálií poskytoval dokonale přesnou reprezentaci prostředí. Svět však není ideální a SELFY se silně zaměřuje na bezpečnost a důvěryhodnost. Co když je kamera nebo lidar manipulován nebo hacknut? Tyto problémy řeší analýza výsledků Nástroje pro fúzi senzorů a detekci anomálií dalším klíčovým prvkem infrastruktury SELFY: Nástrojem pro hodnocení hrozeb. Ten shromažďuje data získaná ze Nástroje pro fúzi senzorů a detekci anomálií a hledá podezřelé vzory. Například pokud se všechny senzory kromě jednoho opakovaně shodují na obsahu scény, je pravděpodobně něco v nepořádku. Nástroj pro hodnocení hrozeb takové problémy detekuje a hlásí je k dalšímu vyšetřování. 

Projekt SELFY není zaměřen pouze na infrastrukturu, ale obecně na provoz autonomních a propojených vozidel. Infrastruktura SELFY proto obsahuje informační jednotku na straně silnice pro výměnu zpráv s dalšími agenty dopravy, zejména s vozidly vybavenými schopností komunikace V2X (z angl. Vehicle to everything). Když blízké vozidlo vyšle kooperativní informační zprávu popisující svou aktuální polohu, infrastruktura tuto zprávu přijme a předá ji do Nástroje pro fúzi senzorů a detekci anomálií, aby ověřila, zda je konzistentní s vlastním vnímáním infrastruktury. Pokud ne, buď má vozidlo problém (např. jeho lokalizační prostředky nefungují), nebo se agent V2X chová záměrně nevhodně. V obou případech, pokud nesrovnalost přetrvává, bude agent V2X nahlášen k dalšímu vyšetřování. Infrastruktura SELFY identifikuje emitenty těchto pochybných zpráv, ať už kvůli poruchám nebo útokům. Infrastruktura SELFY nejen přijímá zprávy, ale také na základě vlastního vnímání prostředí posílá zprávy o kolektivním vnímání, které poskytují popis jejího situačního povědomí blízkým agentům. Výsledkem je, že jakékoli vozidlo, které obdrží tyto zprávy, může využít jejich výhod ke zvýšení vlastního povědomí. Například to může vozidlu umožnit varovat řidiče před blížícím se cyklistou, kterého vlastní senzory vozidla ještě nemohou vnímat. 
Kombinací různých zdrojů dat a jejich analýzou kritickým okem je infrastruktura SELFY navržena tak, aby získala přesné a důvěryhodné porozumění svému okolí. Toto situační povědomí je přínosem pro všechny agenty, protože je informuje o věcech, které sami nedokážou vnímat. Tento design také umožňuje identifikovat poruchy a nevhodné chování, což přispívá ke zvýšení bezpečnosti a zabezpečení autonomních vozidel.