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带虚假数据注入攻击识别和通信触发机制的传感器网络分布式估计

更新时间：2019-12-31 13:52:03 大小：2M 上传用户：songhuahua查看TA发布的资源 标签：传感器网络 下载积分：1分 评价赚积分 （如何评价?） 打赏 收藏 评论(0) 举报

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基    金】 国家自然科学基金资助项目(61973082) 江苏省“六大人才高峰”资助项目(XYDXX-005)


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带虚假数据注入攻击识别和通信触发机制的传感器网络分布式估计.pdf 2M

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49  
5
期
Vol． 49 No． 5  
Sept． 2019  
第
卷第  
(
)
自 然 科 学 版  
东 南 大 学 学 报  
2019  
9
年
月
JOURNAL OF SOUTHEAST UNIVERSITY ( Natural Science Edition)  
DOI: 10． 3969 /j． issn． 1001 － 0505． 2019． 05． 011  
带虚假数据注入攻击识别和通信触发  
机制的传感器网络分布式估计  
蔡文波 张 亚  
(
，
东南大学自动化学院 南京  
210096)  
(
，
东南大学复杂工程系统测量与控制教育部重点实验室 南京  
210096)  
: ，  
摘要 为了改善注入式攻击下传感器网络的分布式滤波性能 并且解决网络通信传输过程存在  
， ．  
的能量受限问题 设计了一种带有通信触发机制和攻击检测的分布式滤波算法 通过对传感器节  
，
点先验估计数据与实际测量数据之间测量残差的研究 得出传感器节点在遭受注入式攻击时的  
， ， ．  
检测条件 从而去除遭受攻击的数据 保证系统正常运行 传感器节点通过比较最近一次发送的  
， ． ，  
数据与最新测量数据建立事件触发通信机制 决定是否向邻居节点发送数据 仿真结果表明 该  
90% ， ， ．  
在降低通信率的同时 仍能够改善系统运行的性能 带有通信触发  
算法的攻击识别率高达  
．
机制和攻击检测的分布式滤波算法可用于解决存在能量受限和注入式攻击的分布式滤波问题  
: ; ; ;  
关键词 虚假数据注入攻击 传感器网络 事件触发 分布式估计  
: TP393 : A : 1001 － 0505( 2019) 05-0890-07  
文献标志码 文章编号  
中图分类号  
Distributed estimation of sensor networks with false data injection  
attack recognition and communication triggering mechanism  
Cai Wenbo Zhang Ya  
( School of Automation，Southeast University，Nanjing 210096，China)  
( Key Laboratory of Measurement and Control of Complex Systems of Engineering of Ministry of Education，Southeast University，  
Nanjing 210096，China)  
Abstract: To improve the distributed filtering performance of sensor networks under injection attack  
and solve the problem of energy limitation in network communication transmission process，a distrib-  
uted filtering algorithm with communication triggering mechanism and attack detection was designed．  
By studying the measurement residuals between the prior estimated data and the actual measurement  
data of the sensor node，the detection conditions of the sensor node under injection attack were ob-  
tained，so as to remove the attacked data and ensure the normal operation of the system． The sensor  
node established an event-triggered communication mechanism by comparing the latest data sent to  
the neighbor node with the new measurement data to decide whether to send data to neighbor nodes．  
Simulation results show that the algorithm has a high rate of attack recognition up to 90% and can  
improve the performance of the system while reducing the communication rate． The distributed filte-  
ring algorithm with communication triggering mechanism and attack detection can be used to solve  
distributed filtering problems with energy limitation and injection attack．  
Key words: false data injection attacks; sensor networks; event-trigger; distributed estimation  
，
目前 恶意攻击等网络安全问题已经成为科学  
． ，  
研究的一个重要课题 在实际应用中 无线传感器网  
: 2019-03-29．  
:
作者简介 蔡文波  
( 1996—) ， ， ( ，yazhang@ seu． edu． cn．  
;
) ， ， ，  
男 硕士生 张亚 联系人 女 博士 副教授  
收稿日期  
:
基金项目 国家自然科学基金资助项目  
( 61973082) 、  
“ ”  
江苏省 六大人才高峰 资助项目  
( XYDXX-005) ．  
［J］．  
: ， ．  
引用本文 蔡文波 张亚 带虚假数据注入攻击识别和通信触发机制的传感器网络分布式估计  
(
东南大学学报 自然科学版  
) ，2019，49  
( 5) : 890 896． DOI: 10． 3969 /j． issn． 1001 － 0505． 2019． 05． 011．  
http: / /journal． seu． edu． cn  
5
， :  
蔡文波 等 带虚假数据注入攻击识别和通信触发机制的传感器网络分布式估计  
891  
第
期
，
络容易遭受网络攻击 使得状态估计性能受到毁灭  
，
感器发送数据 通过合理调度发送序列使误差协方  
． ，  
性的破坏 因此 研究面向网络攻击的无线传感器网  
．
差和传感器之间的预期能耗达到平衡 该类网络问  
，
络的分布式估计问题 具有重大的现实意义  
．
， ，  
题在于 各节点之间没有信息交换 触发机制只会影  
，
响远程估计器的误差协方差 对各节点自身的误差  
目前主要攻击方式分为欺骗攻击和拒绝服务  
．
攻击 拒绝服务攻击通常阻断发送设备与接收设备  
． ， 3  
却没有改善 更重要的是 以上 种网络均没有考虑  
［1 4］  
．
，
之间的信息流 增加丢包率  
．
欺骗攻击主要针  
信息传输过程中遭受攻击者注入虚假数据的情况  
［5］  
，
本文针对注入式攻击问题 设计了一种新型的  
，
对传感器设备 修改传感器接收得到的数据  
或
［6 12］  
，
攻击检测分布式传感器网络 当系统遭受攻击概率  
．
者向传感器接收得到的数据注入虚假信息  
文
，
小于未被攻击的概率时 推导了测量残差满足的条  
［2］  
献 研究了多系统中远程状态估计的最优攻击  
． ， ，  
件 在此基础上 针对能量受限问题 在网络中增加  
，
注意分配问题 通过将该问题转化为一个马尔可夫  
， ，  
了通信触发机制 该机制下 节点只在特定情况下  
( MDP)  
，
问题 证明了最优确定性平稳策  
决策过程  
．
才向邻居节点发送数据  
．
略的存在性 文献  
［3 4］  
建立了一个描述能量约  
．
束下传感器与攻击者交互决策过程的博弈框架 但  
1
问题描述  
， ，  
是 运用博弈论来进行决策 关键在于双方需要提  
n ，  
该网络共含有 个节点 每个节点可与相邻节  
，
前获得所有策略应用下的目标函数结果 这通常来  
，
点进行信息交换 该网络可以表示为  
( N，，S) ．  
ε 其  
． ［5］  
说是不可能的 文献 鉴于攻击者在每个时刻可  
，N = { 1，2，…，n} ; N × N  
为节点集 ε  
; N  
，
以攻击不同的传感器 同时攻击信号是任意并且无  
中
为边集  
N ; S  
i
i ， i  
为节点 的邻居节点的集合 节点   
N
，
界的 提出了一种结合安全估计器和卡尔曼滤波器  
为
i
m
． ，  
的安全估计方法 但是 该方法需要获取所有传感  
． X  
m
表示 维欧  
获得测量信息的传感器节点集合  
m × d  
，
器信息来进行纠错 对于分布式传感器网络的运行  
，X  
m × d  
．
的矩阵集合  
氏空间  
表示大小为  
［9］  
． ［8］  
性能较差 而文献 针对散度攻击检测器 设计  
系统的状态方程为  
，
了一类攻击方式 该攻击方式直接通过修改测量  
( 1)  
x
= Ax +  
k
ω
k
k + 1  
，
值 在不被散度攻击检测器检测到的同时使状态估  
d
d
，
k
{ 0，1，2，…}  
; x  
X
k
式中 下标 ∈  
时刻的目标状态向量  
时刻运动目标的过程噪声 其为零均值的高斯白噪  
Q．  
表示时刻  
∈
为
k
． ［10］  
计误差最大化 文献 设计的攻击模式为注入  
; A  
;
X
k
为
为系统矩阵 ω ∈  
k
， ，  
虚假数据 在初始状态 攻击者给与系统一个极小  
，
［11］  
，
的攻击值 ζ 避免触发攻击检测器  
;
在后续的攻  
，
声 且协方差矩阵为  
， ，  
击中 通过不断地增加攻击值 保证攻击后的测量  
i k ，  
若节点 在 时刻测量到目标 则测量方程为  
，
值总是比估计的测量值高 ζ 从而使得攻击在绕过  
i
i
i
i
i
y = C x + v + a s  
珘
k k  
( 2)  
k
k
k
， ．  
攻击检测器的同时 状态估计误差保持发散 该方  
i
m
i
，y  
X
k
i ; C  
时刻节点 的测量数据 ∈  
式中  
∈
为
k
案存在的问题是只能针对集中式网络或者是单节  
m × d  
i
X
i ，( A，C )  
为节点 的测量矩阵 不是完全可观  
， ， ，  
点网络 对于分布式网络 随着其攻击值的增加 即  
i
m
i
m
; v  
X
k
i
时刻节点 的测量噪声  
; s  
X
∈ 为  
的
∈
为
k
k
，
使被攻击节点无法检测到 也一定会触发邻居节点  
i
k
i ; a k i  
时刻节点 的攻击噪声 珘 为 时刻节点 的攻  
k
． ［12］ 、  
的攻击检测器 文献 针对同时存在时滞 噪  
i
i
，a = 1  
击标志位 珘  
k
，a = 0  
表示存在攻击 珘  
k
则表示无攻  
、 ，  
声 量化错误以及欺骗攻击的系统 设计了一款新  
i
i
． v 、s  
k
，
均为零均值的高斯白噪声 协方差矩阵分  
击
，
型分布式滤波器 但是该系统需要不停地发送数据  
k
i
i
R 、K ．  
，
别为  
据注入  
首先 对系统做如下假设  
对于无法测量目标的节点 无虚假数  
，
进行融合 没有考虑到能量受限的情况  
．
．
，
对于分布式网络 各节点需要足够的能量来维  
，
:
，
持自身的运行 因此需要针对能量受限问题来设计  
［13 15］  
1
，
系统集体性可观 即有  
( A，C)  
，
可观  
假设  
，
，
通信触发机制  
在保证系统运行稳定的同时  
i
C = col( C ; i N) ．  
∈
其中  
． ［13］，  
尽可能减少能量的消耗 对于文献 各节点通  
2
2 i、j N  
任意 个节点 ∈ 之间必定存在  
假设  
过最近一次发送的数据与带测量值的后验数据之  
．
一条相连的路径  
，
间的误差来决定是否发送数据 当误差大于某一个  
3
A
系统矩阵 是可逆的  
．
假设  
， ． ［14］  
阈值时 便向邻居节点发送数据 文献 研究了  
．
多智能体系统的领导跟随一致性问题 对于每个代  
2
分布式算法设计  
，
理 只有当某些状态相关的错误超过可容忍的界限  
［16］  
， ． ［15］  
时 才会更新控制器 文献 鉴于每个传感器都  
．
本文采用基于一致性的信息滤波算法  
首
，
会向远程估计器发送数据 但是每次只允许一个传  
，
先 设计攻击检测器判断传感器测量值是否受到攻  
http: / /journal． seu． edu． cn  

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