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基于輔助信息補償和控制信號編碼的重放攻擊檢測方法

2023-08-04 13:57:20張正道楊佳佳謝林柏
自動化學報 2023年7期
關鍵詞:測量信號檢測

張正道 楊佳佳 謝林柏

信息物理系統(Cyber physical system,CPS)是結合傳感、通信、計算和控制過程形成的復雜系統[1-2].CPS 互聯而開放的運行環境,在極大提高運行效率的同時,也引入了大量安全漏洞[3].攻擊者可以通過入侵傳輸通道并且修改控制信號或者測量信號等多種方式破壞系統的正常運行,造成嚴重損失[4].近年來,CPS 的安全性問題,特別是CPS 的攻擊檢測問題,已經成為學術熱點問題[5-7].

CPS 遭受的網絡攻擊主要包括拒絕服務攻擊(Denial-of-service attack,DoS)、虛假數據注入攻擊(False data injection attack,FDI)和重放攻擊(Replay attack)等3 種類型[8].DoS 攻擊的主要目標是阻止系統控制信號或者測量信號的正常傳輸,實現對系統控制性能的破壞[9].DoS 攻擊的檢測可以通過網絡安全領域的檢測方法實現.FDI 攻擊和重放攻擊主要由內部人員發起,屬于“合法用戶取得非法權限”,僅通過網絡安全的手段難以預防.

FDI 攻擊的主要特征是攻擊者構造一個虛假數據替換系統的真實數據,從而引導控制器發出錯誤的控制指令,最終造成控制系統的性能退化或者癱瘓[10-11].重放攻擊的主要特征是攻擊者利用存儲的系統歷史時刻數據替換系統當前時刻的真實數據,進而引導控制器發出錯誤的控制指令.與FDI 攻擊相比,重放攻擊的攻擊者無需預知控制系統的知識.同時,由于攻擊者重放的通常是系統在穩定狀態的測量數據,本身具有隱匿性,常用的攻擊檢測器難以檢測[12].現有文獻對重放攻擊檢測研究相對較少,開展重放攻擊檢測研究意義重大.

現有的重放攻擊檢測大致可分為添加水印和信號編碼兩類.雖然本質上都是向控制信號或者測量信號中添加額外的隨機信號,但是信號編碼方法在添加隨機噪聲后,還需對測量信號進行相應解碼操作.文獻[13]研究了測量信號編碼的方法,系統遭受重放攻擊后,利用編碼和解碼信息間的不同步檢測攻擊.為了提高檢測率,測量值編碼信息的方差可能會很大,甚至遠超系統測量信號,使解碼操作變得困難.此外單純的噪聲編碼信息也容易被攻擊者識別,進而實施可以避開相關檢測的隱匿攻擊.文獻[14]最早提出向控制信號中持續添加高斯隨機噪聲,以使攻擊前后的數據殘差出現明顯變化,并據此檢測重放攻擊的方法.但該方法改變了系統的最優控制信號,需要以犧牲系統控制性能換取攻擊檢測率.文獻[15]進一步給出了所加高斯噪聲方差大小與性能損失之間的線性關系,并且基于期望檢測性能和允許控制性能損失提出了相應的最優化問題.為了減少所加噪聲造成的系統性能損失,文獻[16]提出將原本持續性加入的水印信號改為周期性加入.然而,該方法在減少性能損失的同時也降低了攻擊檢測率.文獻[17]針對系統建模信息不完整造成建模有誤差的情況,提出一種最優的在線控制水印信號設計方法.文獻[18]針對系統可能存在數據丟包的情況,提出控制信號編碼檢測方法.針對不連續的重放攻擊檢測問題,文獻[19]設計了一種周期性的水印添加策略,減少未發生重放攻擊時的控制性能損失.考慮攻擊者的重放延遲為任意值的情況,文獻[20]提出了一種最佳周期性水印添加策略,在給定允許系統性能損失范圍內調整加入控制信號的噪聲大小和周期,以獲得最高攻擊檢測率.但是,現有方法尚未明確給出檢測率、性能損失和噪聲方差之間的定量關系.

針對現有方法存在的問題,本文提出一種新的基于控制信號編碼的重放攻擊檢測方法.為了減少加入編碼信號對控制信號的累積效應,降低其對系統控制性能的影響,在向控制信號添加編碼信號的同時,向狀態估計端添加人為構造的輔助信號進行補償.在卡爾曼濾波器估計狀態值時仍使用未加入編碼信號之前的最優控制信號.此時所添加的編碼信號不參與控制信號的迭代過程.通過理論證明,給出了上述方法對重放攻擊的可檢測性以及檢測率的定量表示.同時證明了相對于持續添加控制噪聲的方法,本文方法具有更小的系統性能損失.最后,本文將編碼信號方差、檢測率和檢測函數閾值之間的關系表示成一個可解的最優化問題,給出了求解編碼信號方差的明確方法.通過仿真實驗,驗證了所提方法的有效性.

1 問題描述

1.1 系統模型

考慮CPS 的受控對象為一個線性定常系統,采用卡爾曼濾波器得到系統狀態的估計值,同時依據線性二次高斯控制器得到最優控制信號,實現閉環反饋控制.系統狀態模型為

考慮系統的隨機過程噪聲和測量噪聲,定義系統性能指標函數為

1.2 重放攻擊模型

本文研究測量信號重放的情況.因此假設攻擊者能夠記錄測量數據y0,y1,···,yk,同時可將實際傳感器信號yk修改為任意值實施重放攻擊通常分為如下步驟.首先,攻擊者記錄從時間km到km+T的傳感器測量值yk,其中,T為攻擊者記錄數據的時間長度.一般情況下T足夠大,否則,可通過將記錄的數據連續重放以達到攻擊目的.其次,從時間kn到kn+T,攻擊者將系統真實的測量信號yk修改為之前時刻記錄的值,即

2 攻擊檢測

與現有控制信號編碼檢測方法不同,本文方法在添加控制編碼信號的同時,向狀態估計測量值輸入端添加相應的補償信號,從而減小編碼信號對系統性能指標的影響,并且能使重放攻擊前后檢測信號出現明顯協方差差異.圖1 給出了本文方法的完整框圖.

圖1 本文所提方法的系統框圖Fig.1 System diagram of the proposed scheme in this paper

圖2 直流電機系統正常運行時的檢測函數曲線Fig.2 The detection function curve of the normal DC motor system

2.1 控制信號編碼與輔助信號構建

由式(9)可知,此時估計端接收到的測量值與系統未加 Δuk時相同.

2.2 重放攻擊的可檢測性

定義檢測信號rk為

結合引理1和式(10)可知,本文方案下的檢測信號rk服從多變量正態分布 MVN(0,Σr).

構造檢測函數為

式中,t為滑動窗口大小.顯然,當系統未受攻擊時,g(k)服從自由度為m的χ2分布.

定理 1.如式(1)所示線性定常系統,定義檢測函數如式(12)所示,采用第2.1 節所提方案對控制信號進行編碼.若加入的編碼信號滿足Δuk-1-ii0,···,k-1,則當系統遭受重放攻擊后,攻擊是可檢測的.

其中,g′(k)是k時刻系統若處于正常情況下的檢測函數值.

由于系統建模誤差或者狀態估計誤差的存在,使用定理1 會導致誤檢發生.為此,可以給定一個檢測函數的閾值τ,以及如下假設檢驗: 若g(k)<τ,則表明系統處于 H0(正常)狀態,反之則處于 H1(受攻擊)狀態.此時,本文方法對重放攻擊的檢測率滿足定理2.

定理 2.如式(1)所示的線性定常系統,采用如式(12)所示檢測函數和第2.1 節所提方案,則一定存在檢測函數的閾值τ,使得在未發生重放攻擊時,檢測函數滿足g(k)<τ;而當系統遭受重放攻擊后,檢測函數增大,且滿足ga(k)>τ.此時,重放攻擊檢測率最大為

其中,Φ(·) 為標準正態分布的概率分布函數.

3 系統性能損失與檢測最優化

控制信號編碼方法需要在系統的最優控制信號加入隨機的控制編碼信號,從而造成了控制性能的損失.

式(26)表明,之前時刻向系統中添加的編碼信號 ···,Δuk-2,Δuk-1會影響下一時刻的最優控制信號uk,且編碼信號的添加對控制信號有累積效應,導致系統控制性能持續下降.

為了分析本文所述編碼方法造成的性能損失,首先給出定理3.

定理 3.如式(1)所示的線性定常系統,在向系統控制信號中多次添加編碼信號Δui,i1,···,k時,本文所提控制編碼方法下,系統k時刻的控制信號只與當前時刻加入的編碼信號 Δuk有關,而與歷史編碼信號 Δui,i1,···,k-1 無關.

證明.由第1.1 節可知,系統在k時刻的最優控制信號為

3.1 性能損失分析

定理 4.如式(1)系統,定義性能指標如式(4),則本文方法下,系統的平均性能損失不大于單次控制編碼信號造成性能損失的最大值,且小于在向系統多次添加編碼信號 Δui,i1,···,k時系統的性能損失.

證明.如第1.1 節所述,記xk為未加 Δuk時的正常系統真實狀態,ek為未加 Δuk時正常系統的狀態估計誤差,ζk為添加了 Δuk前后系統的真實狀態之差.現構造如下增廣狀態向量

所以本文方法的平均性能損失不大于單次控制編碼造成的性能損失最大值.

記多次向控制信號中添加噪聲信號方法的性能指標為J1,可得式(32) (見本頁下方).

所以,在給定的 Σu相同的情況下,本文方法的性能損失小于向系統中多次添加控制噪聲的方法.□

3.2 編碼信號的確定

由式(17)可以看出,為了有效地檢測出攻擊,加入系統中的 Δuk應越大越好.然而,此時的系統性能損失也就越大.為了在二者之間找到一個平衡,提出定理5.

定理 5.針對如上假設檢驗,記攻擊檢測誤報率(False alarm rate,FAR)為α,檢測率(Alarm detection rate,ADR)為β,正常情況下與受到重放攻擊后檢測信號的協方差分別為Σr和則編碼信號的協方差Σu和檢測閾值τ滿足如下最優化問題:

證明.由第 2.2 節可知,正常情況下檢測信號的協方差 ΣrCP CT+V,系統遭受重放攻擊后,協方差為

根據檢測要求,誤檢率RFAR需滿足

此外,檢測率RADR需滿足

由式(39)可以看出,式(38)成立只需

4 仿真實驗

在本節中,使用MATLAB 的網絡控制系統仿真平臺Truetime 進行實驗.以直流電機為例進行仿真驗證,根據電路原理和剛體旋轉定律,可得到如下狀態空間模型

采用文獻[21]中的參數,將上述系統按采樣時間 0.1 s進行離散化,同時,考慮過程噪聲wk和測量噪聲vk,可得

其中,wk~MVN(0,W),vk~MVN(0,V),且協方差矩陣WVdiag{0.001,0.001}.

現假設攻擊場景1 為: 前60 s 系統運行正常,攻擊者記錄了20.1 s~ 60 s 的測量數據,并在60.1 s開始重放記錄的數據;假設攻擊場景2 為: 系統從70.1 s 開始重放40.1 s~ 70 s 的數據.檢測結果如圖3和圖4 所示.由圖3和圖4 中可以看出,重放攻擊發生后,系統檢測函數明顯增大并且很快超過了正常閾值,由此可判定系統遭受了攻擊.并且由圖中曲線可見,針對不同重放數據長度和重放時間下的攻擊,本文方法均具有良好的檢測性能,檢測率分別為83.75%和81.33%,誤報率分別為3.15%和4.3%.對比設置檢測率β0.75和誤報率α0.05可知,本文方法的最終檢測率高于設定值,而最終誤報率低于設定值.這主要是因為在式(17)中計算受到攻擊后的檢測函數值時,忽略了交叉項,導致理論結果偏于保守.因此,實驗所得攻擊檢測率略大于理論結果.

圖3 攻擊場景1 下的檢測函數曲線Fig.3 The detection function curve under attack scenario 1

圖4 攻擊場景2 下的檢測函數曲線Fig.4 The detection function curve under attack scenario 2

此外,本文考慮了系統遭受非連續重放攻擊的情況.假設攻擊場景3 為: 攻擊者在第40.1 s和第70.1 s分別進行10 s 的測量值重放,檢測結果如圖5 所示,檢測率為82.50%,誤報率為4.75%.可以看出,本文所提方法對于非連續重放攻擊也具有良好的檢測性能.

圖5 攻擊場景3 下的檢測函數曲線Fig.5 The detection function curve under attack scenario 3

為了進一步驗證本文所提方案的有效性,將本文方法與文獻[15,17-18]中的方案進行對比,實驗結果如圖6和表1 所示.由于這些論文中并沒有詳細給出檢測率與所加水印信號方差的具體關系,因此以下結果是重復50 次實驗后得到的平均值.從圖中可以看出,隨著檢測率的增加,不同方法的性能指標損失都逐漸增大,但在相同檢測率要求下,本文方法的性能損失遠小于對比方法.

表1 噪聲方差及性能指標比較Table 1 Comparison of noise variance and performance index of different schemes

圖6 本文所提的方法與不同方法的性能損失函數曲線對比圖Fig.6 Comparison between the performance index of schemes in this paper and other papers

考慮系統可能受到非連續重放攻擊的情況,與文獻[20]方法進行簡單比較.由于兩種方法的前提條件不相同,因此,實驗中僅在保證性能損失相同的情況下比較檢測率結果.采用文獻[20]中所用模型,通過采樣周期Tsp2 s,將4 倍水箱控制系統離散化而得到系統參數.攻擊者每次發動攻擊的持續時間為:TsT0+X,其中,T0為基本時長,X >0為可控變量,且X的概率密度函數為f(X)ξe-ξX.現選取非連續攻擊模型參數ξ1/5,T010,比較γ1γ2γ3時的情況.求取100 次仿真實驗的平均結果,檢測率定義為攻擊時間內檢測器報警次數的百分比.當采用周期水印策略為q/p0.5 時,即有50%的時刻控制信號加入隨機噪聲,此時系統性能指標值為J25 308,攻擊檢測率約為76%~ 77%左右.采用本文方法在保證相同性能指標的前提下,檢測率為77.50%.采用周期水印策略為q/p0.8時,系統性能指標值為J40 404,攻擊檢測率約為86%~ 87%.采用本文方法,檢測率為87.56%.文獻[20]主要針對非連續重放攻擊制定了攻擊時間持續模型,并根據此攻擊模型制定最佳周期水印策略,在給定允許犧牲系統性能范圍內調整加入控制信號的噪聲的周期,以求達到最高攻擊檢測率的同時控制性能損失較小.文獻[20]所得結果是針對特定攻擊模型下添加編碼信號的最優周期,即控制成本也為最優.而在保證相同控制性能指標損失的前提下,本文僅采用均勻概率向控制信號加入編碼,檢測率略優于文獻[20]所提方案,由此也可證明本文方法的有效性和優越性.

5 結束語

本文考慮了CPS 中重放攻擊的檢測問題,提出一種新的控制信號編碼檢測方法.證明了該方法對于重放攻擊的可檢測性和檢測率上界.在保證較高檢測效率的同時降低了對系統性能的影響,同時,給出了平衡檢測效率和所需系統性能的最優化問題.實驗結果表明,此方法能在犧牲較小系統性能的情況下有效地檢測到重放攻擊的發生.本文方法也可以與周期水印方法、隨機水印方法等相結合,通過減少控制編碼信號加入的次數,達到進一步降低系統性能損失的目的.

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