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    針對信息物理系統(tǒng)線性欺詐攻擊的水印加密策略

    2020-12-23 06:30:38李芳菲許思遙劉昌洪
    關(guān)鍵詞:散度欺詐檢測器

    汪 迪, 李芳菲, 許思遙, 劉昌洪

    (華東理工大學(xué)理學(xué)院,上海 200237)

    隨著計算機(jī)和動力學(xué)系統(tǒng)方面研究的長足發(fā)展,信息物理系統(tǒng)(CPS)在當(dāng)今社會中起著越來越不可或缺的作用[1-2]。CPS 作為一個集成計算、網(wǎng)絡(luò)和物理環(huán)境的復(fù)雜系統(tǒng),可通過3C(計算機(jī)、通信、控制)技術(shù)的有機(jī)集成和深度協(xié)作,實現(xiàn)大型工程系統(tǒng)的實時感知、動態(tài)控制和信息服務(wù)[3]。由于信號通過無線通信通道時系統(tǒng)的安全性不能得到有效的保障,對CPS 的成功攻擊可能會造成巨大的損失,包括信息泄漏、工業(yè)流程暫停和基礎(chǔ)架構(gòu)損壞等。因此,CPS 的安全性問題逐漸引起研究人員的關(guān)注[4]。

    為了保證CPS 的安全運(yùn)行,近十年來攻擊策略和防御機(jī)制受到了廣泛的關(guān)注。文獻(xiàn)[5]中,從攻擊者對系統(tǒng)開放資源破壞的角度出發(fā),對CPS中的幾種攻擊模式進(jìn)行了分類,其中拒絕服務(wù)(DoS)攻擊是最常見的攻擊類型之一,在這其中攻擊者試圖阻止通信通道,并使系統(tǒng)的估計誤差變大[6]。與DoS 攻擊相比,欺詐攻擊的重點(diǎn)是隱身性,隱身的攻擊在攻擊系統(tǒng)時不太可能被發(fā)現(xiàn),從而使欺詐攻擊所造成的危害更加嚴(yán)重。文獻(xiàn)[7]研究了基于卡方檢測器的最優(yōu)線性欺詐攻擊。文獻(xiàn)[8] 研究了基于KL 散度的隱身攻擊,該隱身攻擊獨(dú)立于任何特定的檢測方案,并分析了此類攻擊的隱身性和性能特征。文獻(xiàn)[9] 進(jìn)一步證明了控制性能下降和攻擊隱身性之間的權(quán)衡。最近的研究提供了針對某些攻擊的防御策略。比如在文獻(xiàn)[10] 中,作者建議使用水印來達(dá)到檢測重放攻擊的目的,但同時犧牲了部分系統(tǒng)性能。

    在信息物理系統(tǒng)的信息安全問題方面盡管已經(jīng)取得了一些成果,但仍有一些問題需要進(jìn)一步考慮。當(dāng)提到基于KL 散度檢測器的CPS 的安全性問題時,由于KL 散度的復(fù)雜計算,一些代表性的結(jié)果僅考慮了系統(tǒng)為一維的情況[9-11]。另外,大多數(shù)研究僅考慮網(wǎng)絡(luò)攻擊問題,而沒有給出針對這種攻擊的防御或檢測策略。與卡方檢測器不同,KL 散度檢測器可以應(yīng)用于非高斯分布的情況,因此具有廣泛的應(yīng)用[12],國內(nèi)學(xué)者則進(jìn)一步針對KL 散度檢測器提出了新型的線下欺詐攻擊[13]。然而,對基于KL 散度檢測器的CPS 的安全性問題的研究還遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠,尤其是在防御或檢測問題上。出于上述原因,本文考慮使用水印加密來針對帶有KL 散度檢測器的CPS 中的線性欺詐攻擊。

    本文通過選擇適當(dāng)?shù)乃?shù),證明了KL 散度檢測器在攻擊者不知道水印參數(shù)的統(tǒng)計特征時會觸發(fā)警報,結(jié)果表明本文方法對于給出的特定欺詐攻擊也有效,并且當(dāng)攻擊者知道水印的統(tǒng)計特征時,水印的存在仍然可以削弱攻擊所造成攻擊效果,使得估計誤差方差盡可能控制在能容忍的范圍內(nèi)。

    1 問題設(shè)置

    1.1 系統(tǒng)模型

    1.2 KL 散度檢測器

    1.3 攻擊模型

    2 水印加密以及性能分析

    2.1 水印加密模型

    基于上述內(nèi)容的討論,我們了解到KL 散度的大小取決于兩個正態(tài)分布的方差的差距,因此為了檢測上述線性欺詐攻擊,我們期望擴(kuò)大攻擊存在時的新息序列的方差以幫助檢測器檢測攻擊的存在。我們給出水印加密的模塊,具體模式如圖1 所示,在系統(tǒng)發(fā)送新息序列之前,我們對數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理:

    圖 1 系統(tǒng)運(yùn)行階段的水印加密以及解密Fig. 1 Watermark encryption and decryption during system operation

    容易得到,它的均值為0,方差為:

    2.2 不同情況下的性能分析

    故KL 散度檢測器會觸發(fā)警報,從而發(fā)現(xiàn)攻擊的存在,證畢。

    進(jìn)一步可以看到由于KL 散度在一側(cè)單調(diào)遞增,若水印參數(shù)較大,則可以使KL 散度值進(jìn)一步變大,使得攻擊的暴露速度加快,但同時較大的參數(shù)會使得容易被攻擊者發(fā)現(xiàn)水印的存在。同時基于上述定理,可以得知水印的存在可以有效地使文獻(xiàn)[13] 中的最優(yōu)攻擊被檢測器發(fā)現(xiàn)。

    2.2.2 完全了解水印信息 因較大的水印參數(shù)可能使得水印被攻擊者發(fā)現(xiàn),若攻擊者知道了水印參數(shù)u 以及mk的方差σm,此時攻擊者會重新構(gòu)造攻擊,從而避開KL 散度檢測器[15]。即使攻擊者重構(gòu)攻擊,水印的存在會使得攻擊的效果變差,即估計誤差方差仍被控制在一定范圍內(nèi)。在此之前需要得到估計誤差方差關(guān)于攻擊參數(shù)tk的表達(dá)式:

    引理 1:當(dāng)有水印存在時,在如式(5)的攻擊形式下,估計誤差方差的表達(dá)式為:

    通過引理1 以及定理2 可知,水印的存在可以降低估計誤差方差,從而減小對系統(tǒng)的影響,在實際運(yùn)用中,適當(dāng)大小的水印參數(shù)即可限制攻擊者的策略,并非要求趨向于無窮。

    3 數(shù)值模擬

    我們比較了不同水印情況下對于線性欺騙攻擊的影響,考慮下面這樣的系統(tǒng),系統(tǒng)參數(shù)為a=0.7,c=0.3,p=0.5 和 q=0.1,KL 散度檢測器的閾值 δ=1。

    圖2 示出了不同的水印參數(shù)對于KL 散度檢測器的影響,其中黑線為攻擊不存在時的KL 散度值,藍(lán)線,紅線和綠線分別表示原最優(yōu)攻擊存在時參數(shù)分別為 u=0.5,σm=1;u=0.5,σm=4;u=0.5,σm=8 時,KL散度檢測器所得到的KL 散的值的變化曲線。結(jié)果表明,在存在最佳攻擊的情況下,水印的存在可以增加KL 散度的值,從而觸發(fā)警報。

    當(dāng)攻擊者完全了解水印的存在,即知道水印的協(xié)方差矩陣并重構(gòu)最佳攻擊策略時,我們分析水印參數(shù)對攻擊者造成的估計誤差協(xié)方差的影響。對于相同的KL 散度閾值,圖3 給出了在重構(gòu)的最優(yōu)線性欺詐攻擊下,不同水印參數(shù)的影響下,遠(yuǎn)程估計誤差協(xié)方差的演變。其中紅線表示任意水印存在、攻擊不存在時的估計誤差方差,黃線,黑線,藍(lán)線和綠線分別表示當(dāng)存在攻擊而不加水印時的遠(yuǎn)程估計誤差協(xié)方差。從圖3 可以看出,水印參數(shù)越大,估計的誤差協(xié)方差越小。根據(jù)定理2 的結(jié)論,參數(shù)的值變大,重構(gòu)攻擊可能引起的估計誤差協(xié)方差變小。根據(jù)仿真結(jié)果,當(dāng)u=0.5,σm=1 000 時,估計誤差方差的值趨向于攻擊不存在時的估計誤差方差的值。

    圖 2 不同程度的水印參數(shù)對KL 散度值的影響Fig. 2 Influence of different degrees of watermark parameters on KL divergence value

    圖 3 不同水印參數(shù)下,重構(gòu)的最優(yōu)欺詐攻擊所能造成的估計誤差方差的大小比較Fig. 3 Comparison of estimated error variances caused by reconstructed optimal deception attacks under different watermark parameters

    4 結(jié) 論

    本文使用水印加密和解密來幫助KL 散度檢測器在遠(yuǎn)程狀態(tài)估計方案中識別線性欺騙攻擊。與以前的結(jié)果不同,當(dāng)不存在攻擊時,我們使用加水印加密和解密的過程來恢復(fù)傳輸?shù)臄?shù)據(jù),以避免影響系統(tǒng)的估計性能。針對不同的線性攻擊場景,進(jìn)一步分析了該方法的可靠性及其對估計誤差的影響。當(dāng)攻擊者采取最佳線性欺騙攻擊時,可以證明該攻擊將觸發(fā)警報,事實上在適當(dāng)?shù)膮?shù)選擇下,KL 散度的值趨于正無窮大。當(dāng)攻擊者重構(gòu)針對水印的最佳線性欺詐攻擊時,通過選擇適當(dāng)?shù)膮?shù),這種攻擊只能對系統(tǒng)性能產(chǎn)生有限的影響??偨Y(jié)上述情況并獲得最佳參數(shù)選擇,可以削弱攻擊者的影響或使KL 散度檢測器盡快檢測到攻擊。同時本文提供了一個仿真示例,以驗證本文的方法對線性欺騙攻擊的影響。

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