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一致性分布式檢測(cè)中的數(shù)據(jù)錯(cuò)誤化攻擊及其防御方法研究

發(fā)布時(shí)間:2020-11-21 12:00
   分布式檢測(cè)是分布式信息處理的重要應(yīng)用之一。一致性分布式檢測(cè)是指在分布式系統(tǒng)沒(méi)有融合中心的情況下,網(wǎng)絡(luò)中各個(gè)傳感器節(jié)點(diǎn)首先觀測(cè)目標(biāo)得到測(cè)量數(shù)據(jù),然后與鄰居節(jié)點(diǎn)交換信息并以一致性算法更新本地狀態(tài),最后對(duì)目標(biāo)是否在感興趣區(qū)域內(nèi)作出判決。由于分布式系統(tǒng)具有開(kāi)放和協(xié)作的特性,網(wǎng)絡(luò)安全面臨惡意攻擊威脅。數(shù)據(jù)錯(cuò)誤化攻擊是其中一種典型的攻擊方式,通過(guò)篡改測(cè)量數(shù)據(jù)或注入錯(cuò)誤數(shù)據(jù)從而降低檢測(cè)性能。且錯(cuò)誤數(shù)據(jù)會(huì)通過(guò)節(jié)點(diǎn)間的數(shù)據(jù)交換擴(kuò)散至整個(gè)網(wǎng)絡(luò),對(duì)分布式系統(tǒng)造成持續(xù)影響。為了確保分布式檢測(cè)系統(tǒng)的可靠性和魯棒性,本文將對(duì)一致性分布式檢測(cè)中數(shù)據(jù)錯(cuò)誤化攻擊及其防御方法展開(kāi)研究。針對(duì)一致性分布式檢測(cè)中的數(shù)據(jù)錯(cuò)誤化攻擊,論文研究了數(shù)據(jù)錯(cuò)誤化攻擊行為及其影響檢測(cè)性能的程度。數(shù)據(jù)錯(cuò)誤化攻擊可分為兩類(lèi):感知數(shù)據(jù)錯(cuò)誤化攻擊和狀態(tài)數(shù)據(jù)錯(cuò)誤化攻擊。論文將對(duì)兩種數(shù)據(jù)錯(cuò)誤化攻擊建模,并分析它們對(duì)分布式檢測(cè)性能造成的影響。針對(duì)感知數(shù)據(jù)錯(cuò)誤化攻擊,定義兩種基于本地判決的概率型攻擊模型:翻轉(zhuǎn)攻擊和偏移攻擊。以檢測(cè)概率、虛警概率、錯(cuò)誤概率為指標(biāo),分析感知數(shù)據(jù)錯(cuò)誤化攻擊下系統(tǒng)穩(wěn)態(tài)檢測(cè)性能和瞬態(tài)檢測(cè)性能,以偏移系數(shù)為目標(biāo)函數(shù),推導(dǎo)使得檢測(cè)機(jī)制失效的攻擊策略。針對(duì)狀態(tài)數(shù)據(jù)錯(cuò)誤化攻擊,根據(jù)注入攻擊量的性質(zhì)考慮了兩種攻擊模型:確定型攻擊和隨機(jī)型攻擊。推導(dǎo)分布式系統(tǒng)收斂的充要條件以及使系統(tǒng)無(wú)法收斂的攻擊條件,分析攻擊資源受限情況下的錯(cuò)誤收斂結(jié)果,并以能耗和偏差度為指標(biāo),構(gòu)建優(yōu)化問(wèn)題從而求解最優(yōu)攻擊策略。針對(duì)感知數(shù)據(jù)錯(cuò)誤化攻擊問(wèn)題,論文從惡意節(jié)點(diǎn)高效識(shí)別角度,研究了感知數(shù)據(jù)錯(cuò)誤化攻擊的防御方法。根據(jù)測(cè)量數(shù)據(jù)間的潛在關(guān)系,考慮到節(jié)點(diǎn)觀測(cè)結(jié)果與信號(hào)傳播特性有關(guān),而惡意節(jié)點(diǎn)篡改后的結(jié)果未必遵循這一規(guī)律。結(jié)合節(jié)點(diǎn)位置信息和信號(hào)本身的傳播特性,提出了一種基于隨機(jī)抽樣一致性的檢測(cè)方法以識(shí)別惡意節(jié)點(diǎn)。所提出的檢測(cè)方法只需匯報(bào)一次測(cè)量數(shù)據(jù)即可找出惡意節(jié)點(diǎn),減小了通信開(kāi)銷(xiāo),且適用于識(shí)別多種類(lèi)型的攻擊。將識(shí)別出的惡意節(jié)點(diǎn)隔離,從而抵御感知數(shù)據(jù)錯(cuò)誤化攻擊。仿真結(jié)果表明該方法相較于其他檢測(cè)方法,在保證檢測(cè)性能的同時(shí)縮短了檢測(cè)時(shí)間,較好地實(shí)現(xiàn)了識(shí)別精度和檢測(cè)效率的折中。針對(duì)狀態(tài)數(shù)據(jù)錯(cuò)誤化攻擊問(wèn)題,論文從系統(tǒng)收斂性能有效保障角度,研究狀態(tài)數(shù)據(jù)錯(cuò)誤化攻擊的防御方法。根據(jù)分布式系統(tǒng)中節(jié)點(diǎn)狀態(tài)更新規(guī)則以及鄰居節(jié)點(diǎn)信息,得到狀態(tài)約束條件。通過(guò)觀察鄰居節(jié)點(diǎn)狀態(tài)是否在約束范圍內(nèi)評(píng)估其信任度,提出一種基于信任評(píng)價(jià)機(jī)制的防御方法以抵抗?fàn)顟B(tài)數(shù)據(jù)錯(cuò)誤化攻擊。另外,添加恢復(fù)機(jī)制消除惡意節(jié)點(diǎn)注入的錯(cuò)誤數(shù)據(jù)對(duì)系統(tǒng)的負(fù)面影響。所提出的檢測(cè)方法僅需單跳鄰居節(jié)點(diǎn)信息,無(wú)需全局信息,且占用計(jì)算資源少。并證明該方法不但能有效識(shí)別出惡意節(jié)點(diǎn),還能保證分布式系統(tǒng)的收斂性和正常節(jié)點(diǎn)的收斂精度。仿真結(jié)果表明該防御方法可以對(duì)抗多種類(lèi)型的攻擊,且節(jié)點(diǎn)狀態(tài)能近似收斂于真實(shí)值。
【學(xué)位單位】:浙江大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【學(xué)位年份】:2019
【中圖分類(lèi)】:TP393.08
【部分圖文】:

示意圖,示意圖,拉普拉斯,鄰接矩陣


模型??圖論對(duì)網(wǎng)絡(luò)建模。假設(shè)網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)固定,網(wǎng)絡(luò)部分連通且不存在孤鏈路對(duì)稱(chēng)。設(shè)節(jié)點(diǎn)總數(shù)為V。由于分布式系統(tǒng)中節(jié)點(diǎn)間相互傳遞信息可用無(wú)向圖G=(V,Q表示。其中V?=?表示節(jié)點(diǎn)集合,W?=??表示取集合大;6?=?|(/,刀丨(1/^'^,/*_/丨表示鏈路集合。定義節(jié)點(diǎn)/為Y=[/丨a?〇?a,戶(hù)V,/?〇?}。??述網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu),采用度矩陣丨)表示網(wǎng)絡(luò)中各節(jié)點(diǎn)的連通度,丨)=出3忒即節(jié)點(diǎn)/的鄰節(jié)點(diǎn)個(gè)數(shù)。鄰接矩陣A表示節(jié)點(diǎn)間的鄰接關(guān)系,若鄰,則矩陣元柰抑=1,否則ay?=?0。因此,忒拉普拉斯矩鄰接矩陣之差,即L?=?l)-A,拉普拉斯矩陣元素為:??Hi;:;?

拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)圖,分布式網(wǎng)絡(luò),拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)


一?〇燦1?—?OftP??\,Nt-?H?WH,J■?———r'+,廠(chǎng)j(W'ji)(7M.>)?+WU)(Wi(J\cl,\,2)?+'"?+?(Wr,Crkv1w)?+?Z?(WU)(Ju?)喝+丨(2.17)代入上面兩個(gè)表達(dá)式,可得翻轉(zhuǎn)攻擊下節(jié)點(diǎn)的瞬態(tài)虛警理,將式(2.19)和(2.20)代入上述表達(dá)式,可得偏移攻擊下節(jié)檢測(cè)概率。??果與分析??感知數(shù)據(jù)錯(cuò)誤化攻擊對(duì)系統(tǒng)性能的影響,接下來(lái)進(jìn)行仿真。假感器節(jié)點(diǎn)和1個(gè)目標(biāo)構(gòu)成,網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)如圖2.2所示。網(wǎng)。惡意節(jié)點(diǎn)采取翻轉(zhuǎn)攻擊的方式。先驗(yàn)概率,采樣20次,信道增益相同且均為1,噪聲功率均。,假設(shè),給定本地判決的虛警概率為0.1。??

偏移系數(shù),概率,錯(cuò)誤概率,比例


第2章一致性分布式檢測(cè)中的數(shù)據(jù)錯(cuò)誤化攻擊建模與分析??(1)穩(wěn)態(tài)性能仿真??圖2.3給出了惡意節(jié)點(diǎn)比例與攻擊概率對(duì)系統(tǒng)偏移系數(shù)的影響。我們仿真了惡意??節(jié)點(diǎn)比例?a?={0,0.3,0.4,0.5,0.6,0.7,0.8}(即惡意節(jié)點(diǎn)數(shù)量爪=?{〇,?3,4,5,6,7,8}),??攻擊概率;?e[0,l]時(shí)的偏移系數(shù)的值。偏移系數(shù)可以作為衡量系統(tǒng)穩(wěn)態(tài)檢測(cè)性能的指??標(biāo),偏移系數(shù)越小,檢測(cè)性能越差。當(dāng)偏移系數(shù)為0時(shí),分布式檢測(cè)系統(tǒng)失效,根據(jù)??式(2.31),可以算出盲化條件為叩=0.80。??從圖2.3中可以看到,當(dāng)攻擊概率戶(hù)=0,即網(wǎng)絡(luò)中沒(méi)有攻擊時(shí),此時(shí)偏移系數(shù)??的值最大,系統(tǒng)穩(wěn)態(tài)檢測(cè)性能最佳。當(dāng)攻擊概率變大或者惡意節(jié)點(diǎn)比例增大時(shí)偏移系??數(shù)逐漸減小,系統(tǒng)檢測(cè)性能變差,網(wǎng)絡(luò)趨于盲化,此時(shí)目標(biāo)是否存在的檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量統(tǒng)??計(jì)特性幾乎是一致的。網(wǎng)絡(luò)中惡意節(jié)點(diǎn)比例為0.3至0.6的情況下
【相似文獻(xiàn)】

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5 廖東平,魏璽章,黎湘;一種權(quán)值在線(xiàn)學(xué)習(xí)的分布式檢測(cè)系統(tǒng)的融合算法[J];系統(tǒng)工程與電子技術(shù);2003年03期

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本文編號(hào):2892964

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