专利汇可以提供基于随机抽样一致性的感知数据错误化攻击检测方法专利检索,专利查询,专利分析的服务。并且本 发明 涉及基于随机抽样一致性的 感知 数据错误化攻击检测方法。现有方法需要大量 训练数据 且计算和通信开销大。本发明利用 节点 位置 信息和 信号 传播特性,能高效地识别出恶意节点,包含如下步骤: 传感器 节点采集目标信号,收集测量数据,再对目标状态进行估计并识别恶意节点,最后将目标状态估计值与预设 门 限比较判断目标是否存在。识别恶意节点主要利用随机表决思想,随机 抽取 部分测量数据估计目标状态参数,再利用所有测量数据对该模型参数进行评估,从而找出评分最高的最优解,将不支持最优解的识别为恶意节点并将其隔离。本发明操作简单,容易实现;仅需汇集一次测量数据,降低通信开销;适用范围广,可用于检测不同种类的感知数据错误化攻击。,下面是基于随机抽样一致性的感知数据错误化攻击检测方法专利的具体信息内容。
1.基于随机抽样一致性的感知数据错误化攻击检测方法,其特征在于该方法包含以下步骤:
步骤一、传感器节点采集目标发射的信号,获取测量数据;具体过程如下:
网络中各个传感器节点对目标发出的信号进行独立感知;信号传播模型采用路径损耗模型,传感器节点i处的测量数据为xi:
其中,1≤i≤N,N是传感器节点总数,di是传感器节点i与目标的距离,P0是在距目标的参考距离为d0处测得的参考功率,α是路径损耗因子,εi是测量误差;
若各传感器节点处的测量噪声是高斯白噪声,均值为0,方差为 即
网络拓扑结构、传感器节点位置和目标位置固定;假设在二维空间内,传感器节点i的坐标为(xi ,yi) ,目标的坐标为(xt ,yt),则传感器节点i与目标之间的距离
设参考距离d0=1,则:
xi=P0-10αlg di+εi(dB);
步骤二、收集传感器节点测量数据,构建目标状态估计模型;具体过程如下:
收集所有传感器节点的测量数据,同一时刻网络中所有N个观测到的数据构成一个观测向量x=[x1,x2,...,xN]T,T表示转置;对测量数据建立线性模型,即目标状态估计模型,表达式如下:
x=Hθ+ε;
其中,H是观测矩阵, θ是信号传播模型中的未知参数,θ=[P0
α]T;ε是误差向量,若各节点处的测量噪声互不相关, Σ是噪声的协方差矩阵,
若遭到恶意攻击,测量数据被篡改,感知数据错误化攻击模型如下:
xa=x+a;
其中,攻击向量a=[a1,a2,...,aN]T;若传感器节点i是诚实节点,则ai=0;若传感器节点i是恶意节点,则ai≠0;最终收集到的测量数据y=[y1,y2,...,yN]T=xa;
步骤三、根据测量数据估计目标状态并识别恶意节点;具体过程如下:
(1)随机抽取部分数据估计目标状态,得到模型假设参数;
从测量数据y中随机抽取b个点作为采样点,第k轮随机抽取产生最小样本集其中,1≤k≤K,K是迭代上限, 是第k轮被抽中
的b个测量数据;第k轮中所有被抽取的节点序号用抽取序列集
表示,mk,j∈{1,2,...,N},mk,j表示第k轮第j个被抽中的传感器节点编号,j=1,2,…,b,且满足 b为最小样本容量;令权重矩阵
采用加权最小二乘估计法,求解第k轮最小样本集yk的参数估计结果,作为模型假设参数其中,Hk和Wk是根据第k轮抽取序列集 选出的对应观测矩阵H和权重矩阵W的矩阵子块;
所述的迭代上限K与最小样本容量b和正常节点比例pin有关:
其中,psuc为置信概率,取值为0.95~0.99;若网络中存在Nh个正常节点,正常节点比例为pin=Nh/N;
(2)传感器节点对模型假设参数进行评估,区分局内点和局外点;
以评分函数 评估第k轮产生的模型假设参数 采用误差
作为检验量,其中hi是观测矩阵H第i行的全部元素,hi=[1,-10lgdi];结合节点本地测量数据,传感器节点i对模型假设参数 的评分结果为:
其中,η是误差阈值, 函数 是自由度为1的卡方分布累积分布函数
的逆函数;β是置信度,取值为0.95~0.99;自由度为u的卡方分布累积分布函数的定义式为:
其中,Γ(·)为Gamma函数, γ(·,·)为下不完全Gamma函数,
数据误差在阈值范围内视为局内点,局内点序号构成支持集 在
阈值范围外视为局外点,局外点序号构成反对集 所有传感器节点对第k轮模型假设参数 的总评分为:
(3)步骤(1)和(2)重复进行K次;
判断步骤(1)和(2)的累计执行次数k是否大于等于迭代上限K,若k<K,重复执行步骤(1)和(2);若k≥K,则直接执行步骤(4);
(4)选取最优假设参数,识别正常节点和恶意节点;
在所有参数估计结果中,选取评分最高的模型假设参数作为最优假设参数:
进而对节点进行分类,支持最优假设的局内点视为正常节点,即正常节点集为不支持最优假设的局外点则视为恶意节点,即恶意节点集为
(5)隔离恶意节点,重新进行目标状态估计;
将恶意节点隔离,把支持最优假设 的局内点也作为样本数据,重新进行参数估计,得到目标状态参数估计结果为 表示参考功率估计值, 表示路径损耗因子估
计值;
步骤四、根据目标状态估计值判断目标是否存在,具体过程如下:
将参考功率估计值 与预先设定的判决门限Λ比较,判断目标是否存在:
其中, 表示目标存在, 表示目标不存在,判决门限的取值为:
其中,下角标11表示取矩阵第1行第1列的子块;PFA表示预设的虚警概率;函数Q-1(·)是互补累积分布函数的逆函数,互补累积分布函数的定义式为
v为积分变量。
2.如权利要求1中所述的基于随机抽样一致性的感知数据错误化攻击检测方法,其特征在于:所述的传感器节点总数N满足N≥2Nmmax+2,Nmmax是攻击者所能捕获的节点数量上限。
3.如权利要求1中所述的基于随机抽样一致性的感知数据错误化攻击检测方法,其特征在于:所述的最小样本容量b≥2,且最小样本中所选节点到目标距离不相等。
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