【技術(shù)實現(xiàn)步驟摘要】
本專利技術(shù)涉及數(shù)據(jù)攻擊檢測的，尤其是涉及一種乘性虛假數(shù)據(jù)注入攻擊迭代檢測方法。
技術(shù)介紹
1、隨著電力系統(tǒng)信息側(cè)與物理側(cè)的相互耦合，電力系統(tǒng)往智能化方向發(fā)展，這對電力系統(tǒng)實時分析、科學(xué)決策有重要意義。然而，網(wǎng)絡(luò)化的信息傳輸也增加了電力系統(tǒng)遭受網(wǎng)絡(luò)攻擊的概率。目前主要有基于數(shù)據(jù)驅(qū)動和模型驅(qū)動兩種方法對網(wǎng)絡(luò)攻擊進行檢測。
2、基于數(shù)據(jù)驅(qū)動檢測方法在應(yīng)用過程中不涉及系統(tǒng)的參數(shù)及具體結(jié)構(gòu)，通過對歷史觀測數(shù)據(jù)構(gòu)建檢測框架，再對實時數(shù)據(jù)進行分析。該類方法只需歷史數(shù)據(jù)便可以對虛假數(shù)據(jù)注入攻擊(fdia，false?data?injection?attack)進行檢測。
3、基于模型驅(qū)動的檢測方法需要利用電力系統(tǒng)參數(shù)和拓撲結(jié)構(gòu)進行建模并基于該模型進行fdia檢測。其根本思想是使用各種狀態(tài)估計算法獲得實時估計值，然后與歷史數(shù)據(jù)或指標函數(shù)進行比較，當(dāng)估計殘差或指標函數(shù)值大于某一閾值，或者當(dāng)前數(shù)據(jù)的概率分布不滿足歷史數(shù)據(jù)的分布時，該數(shù)據(jù)被認為是虛假的。
4、隨著分布式電源并網(wǎng)量的持續(xù)上升，導(dǎo)致電網(wǎng)中的測量數(shù)據(jù)逐漸展現(xiàn)出更為復(fù)雜、不確定和多變的特點，這一變化使得在分布式電源系統(tǒng)中準確檢測虛假數(shù)據(jù)變得更加復(fù)雜和具有挑戰(zhàn)性。現(xiàn)有研究多是針對加性fdia，這種攻擊構(gòu)造方式過于簡單。分布式卡爾曼濾波算法為次優(yōu)算法，對量測預(yù)測誤差的利用不夠充分，這會在一定程度上影響檢測性能。
技術(shù)實現(xiàn)思路
1、本專利技術(shù)的目的就是為了提高分布式系統(tǒng)中乘性虛假數(shù)據(jù)注入攻擊檢測的準確性而提供的一種乘
2、本專利技術(shù)的目的可以通過以下技術(shù)方案來實現(xiàn)：
3、與現(xiàn)有技術(shù)相比，本專利技術(shù)具有以下有益效果：
4、一種乘性虛假數(shù)據(jù)注入攻擊迭代檢測方法，所述方法包括：
5、s1、建立分布式電力系統(tǒng)狀態(tài)估計的量測方程和狀態(tài)估計模型；
6、s2、針對系統(tǒng)的第i個傳感器節(jié)點，獲取實際的量測量，所述實際的量測量為不含乘性虛假數(shù)據(jù)注入攻擊的量測量yi,k或含有乘性虛假數(shù)據(jù)注入攻擊的實際的量測量
7、s3、基于實際的量測量、量測方程和狀態(tài)估計模型進行乘性虛假數(shù)據(jù)注入攻擊迭代分布式卡爾曼濾波檢測，s3的具體步驟為：
8、a1、對于單個傳感器節(jié)點i，假設(shè)已知k-1時刻的狀態(tài)估計和估計誤差協(xié)方差pi,k-1|k-1，計算狀態(tài)預(yù)測量和預(yù)測誤差協(xié)方差pi,k|k-1；
9、a2、根據(jù)狀態(tài)預(yù)測量和預(yù)測誤差協(xié)方差pi,k|k-1得到初始狀態(tài)預(yù)測量和初始狀態(tài)預(yù)測誤差協(xié)方差設(shè)置初始迭代次數(shù)s＝0；
10、a3、計算k時刻第s次迭代的量測預(yù)測與實際量測量的殘差，并更新檢測函數(shù)；
11、a4、判斷第s次迭代中的檢驗函數(shù)是否超過設(shè)定閾值ε，如果超過閾值則可以判斷出有乘性虛假數(shù)據(jù)注入攻擊并進行報警操作，同時利用量測預(yù)測值對含有乘性虛假數(shù)據(jù)注入攻擊的實際的量測量進行修正，然后執(zhí)行a5，反之直接執(zhí)行a5；
12、a5、計算第s+1次迭代的狀態(tài)預(yù)測量和預(yù)測誤差協(xié)方差，若滿足迭代終止條件，則輸出狀態(tài)估計結(jié)果，反之，迭代次數(shù)+1，返回a3。
13、進一步地，所述分布式電力系統(tǒng)包括由n個傳感節(jié)點組成的多傳感器網(wǎng)絡(luò)物理模型，節(jié)點i只接收其鄰居節(jié)點的信息，傳感器網(wǎng)絡(luò)的拓撲結(jié)構(gòu)用無向連接圖g＝{ε,ν}表示，ν＝{1,2,...,n}是節(jié)點集合，ε＝{1,2,...,n}是邊集合，令ni＝{j∈ν:(i,j)∈ε}為節(jié)點i的鄰居節(jié)點集合，不含乘性虛假數(shù)據(jù)注入攻擊時，每一個節(jié)點i的實際的量測量為：
14、yi,k＝h(xk)+vi,k
15、其中yi,k為k時刻第i個傳感器節(jié)點的量測量，包括節(jié)點注入的有功、無功功率，線路上的有功、無功潮流；xk為k時刻的狀態(tài)量，包括節(jié)點的電壓幅值和相角；h(*)表征電力系統(tǒng)量測量與狀態(tài)量的非線性關(guān)系，由系統(tǒng)參數(shù)與系統(tǒng)的拓撲結(jié)構(gòu)決定；vi,k為第i個傳感器節(jié)點的量測噪聲，服從均值為0，方差陣為ri,k的高斯分布；
16、其中h(xn)的雅克比矩陣為：
17、
18、所述分布式電力系統(tǒng)狀態(tài)估計的量測方程為：
19、
20、其中，pi,k，qi,k為電力系統(tǒng)在k時刻節(jié)點上的注入有功、無功量測量；pij,k，qij,k為電力系統(tǒng)在k時刻節(jié)點之間線路上的有功、無功潮流；vi,k為電力系統(tǒng)在k時刻的節(jié)點的電壓幅值；θij,k為電力系統(tǒng)在k時刻的節(jié)點之間的相角差；gij，bij，gij，bij，yc表征電力系統(tǒng)量系統(tǒng)參數(shù)。
21、進一步地，所述狀態(tài)估計模型為：
22、xk＝f(xk-1)+qk-1
23、yi,k＝h(xk)+vi,k
24、其中，f表示k-1時刻狀態(tài)量xk-1在相鄰時刻狀態(tài)轉(zhuǎn)移函數(shù)；qk-1是系統(tǒng)誤差，其方差陣為qk-1。
25、進一步地，所述含有乘性虛假數(shù)據(jù)注入攻擊的實際的量測量為：
26、
27、其中，為第i個節(jié)點受到乘性虛假數(shù)據(jù)注入攻擊時的量測向量，mi,k為非零乘性攻擊向量。
28、進一步地，所述狀態(tài)預(yù)測量和預(yù)測誤差協(xié)方差pi,k|k-1為：
29、
30、pi,k|k-1＝fpi,k-1|k-1ft+qk
31、其中，f表示狀態(tài)量在相鄰時刻狀態(tài)轉(zhuǎn)移函數(shù)，qk表示系統(tǒng)誤差的方差陣。
32、進一步地，不含乘性虛假數(shù)據(jù)注入攻擊時，計算k時刻第s次迭代的量測預(yù)測與實際量測量的殘差并更新檢測函數(shù)具體為：
33、
34、其中，為量測預(yù)測與不含乘性虛假數(shù)據(jù)注入攻擊的量測量yi,k的殘差；
35、含有乘性虛假數(shù)據(jù)注入攻擊時，計算k時刻第s次迭代的量測預(yù)測與實際量測量的殘差并更新檢測函數(shù)具體為：
36、
37、其中h表示雅可比矩陣，ri,k表示vi,k的方差，即：表示第s次迭代的狀態(tài)預(yù)測量，表示第s次迭代的預(yù)測誤差協(xié)方差，是第s次迭代的量測預(yù)測誤差協(xié)方差，為含乘性虛假數(shù)據(jù)注入攻擊的量測量的殘差。
38、進一步地，所述對含有乘性虛假數(shù)據(jù)注入攻擊的實際的量測量進行修正具體為：
39、將第s次迭代的量測預(yù)測作為實際的量測量。
40、進一步地，不含乘性虛假數(shù)據(jù)注入攻擊時，計算第s+1次迭代的狀態(tài)預(yù)測量和預(yù)測誤差協(xié)方差的過程為：
41、
42、
43、含有乘性虛假數(shù)據(jù)注入攻擊時，計算第s+1次迭代的狀態(tài)預(yù)測量和預(yù)測誤差協(xié)方差的過程為：
44、
45、其中，表示第s+1次迭代的狀態(tài)預(yù)測量，表示第s+1次迭代的預(yù)測誤差協(xié)方差。
46、進一步地，不含乘性虛假數(shù)據(jù)注入攻擊時，所述迭代終止條件為滿足不等式：
47、
48、含乘性虛假數(shù)據(jù)注入攻擊時，所述迭代終止條件為滿足不等式：
49、
50、其本文檔來自技高網(wǎng)...
【技術(shù)保護點】
1.一種乘性虛假數(shù)據(jù)注入攻擊迭代檢測方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種乘性虛假數(shù)據(jù)注入攻擊迭代檢測方法，其特征在于，所述分布式電力系統(tǒng)包括由N個傳感節(jié)點組成的多傳感器網(wǎng)絡(luò)物理模型，節(jié)點i只接收其鄰居節(jié)點的信息，傳感器網(wǎng)絡(luò)的拓撲結(jié)構(gòu)用無向連接圖G＝{ε,ν}表示，ν＝{1,2,...,N}是節(jié)點集合，ε＝{1,2,...,N}是邊集合，令Ni＝{j∈ν:(i,j)∈ε}為節(jié)點i的鄰居節(jié)點集合，不含乘性虛假數(shù)據(jù)注入攻擊時，每一個節(jié)點i的實際的量測量為：
3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的一種乘性虛假數(shù)據(jù)注入攻擊迭代檢測方法，其特征在于，所述狀態(tài)估計模型為：
4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的一種乘性虛假數(shù)據(jù)注入攻擊迭代檢測方法，其特征在于，所述含有乘性虛假數(shù)據(jù)注入攻擊的實際的量測量為：
5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的一種乘性虛假數(shù)據(jù)注入攻擊迭代檢測方法，其特征在于，所述狀態(tài)預(yù)測量和預(yù)測誤差協(xié)方差Pi,k|k-1為：
6.根據(jù)權(quán)利要求5所述的一種乘性虛假數(shù)據(jù)注入攻擊迭代檢測方法，其特征在于，不含乘性虛假數(shù)據(jù)注入攻擊時，計算k
7.根據(jù)權(quán)利要求6所述的一種乘性虛假數(shù)據(jù)注入攻擊迭代檢測方法，其特征在于，所述對含有乘性虛假數(shù)據(jù)注入攻擊的實際的量測量進行修正具體為：
8.根據(jù)權(quán)利要求7所述的一種乘性虛假數(shù)據(jù)注入攻擊迭代檢測方法，其特征在于，不含乘性虛假數(shù)據(jù)注入攻擊時，計算第s+1次迭代的狀態(tài)預(yù)測量和預(yù)測誤差協(xié)方差的過程為：
9.根據(jù)權(quán)利要求8所述的一種乘性虛假數(shù)據(jù)注入攻擊迭代檢測方法，其特征在于，不含乘性虛假數(shù)據(jù)注入攻擊時，所述迭代終止條件為滿足不等式：
10.根據(jù)權(quán)利要求9所述的一種乘性虛假數(shù)據(jù)注入攻擊迭代檢測方法，其特征在于，所述狀態(tài)估計結(jié)果為迭代終止時的狀態(tài)預(yù)測量和預(yù)測誤差協(xié)方差。
...【技術(shù)特征摘要】
1.一種乘性虛假數(shù)據(jù)注入攻擊迭代檢測方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種乘性虛假數(shù)據(jù)注入攻擊迭代檢測方法，其特征在于，所述分布式電力系統(tǒng)包括由n個傳感節(jié)點組成的多傳感器網(wǎng)絡(luò)物理模型，節(jié)點i只接收其鄰居節(jié)點的信息，傳感器網(wǎng)絡(luò)的拓撲結(jié)構(gòu)用無向連接圖g＝{ε,ν}表示，ν＝{1,2,...,n}是節(jié)點集合，ε＝{1,2,...,n}是邊集合，令ni＝{j∈ν:(i,j)∈ε}為節(jié)點i的鄰居節(jié)點集合，不含乘性虛假數(shù)據(jù)注入攻擊時，每一個節(jié)點i的實際的量測量為：
3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的一種乘性虛假數(shù)據(jù)注入攻擊迭代檢測方法，其特征在于，所述狀態(tài)估計模型為：
4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的一種乘性虛假數(shù)據(jù)注入攻擊迭代檢測方法，其特征在于，所述含有乘性虛假數(shù)據(jù)注入攻擊的實際的量測量為：
5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的一種乘性虛假數(shù)據(jù)注入攻擊迭代檢測方法，其特征在于，所述狀態(tài)預(yù)測量...
【專利技術(shù)屬性】
技術(shù)研發(fā)人員：馮肖亮，劉安婷，劉騰，張俊瀚，
申請(專利權(quán))人：上海電機學(xué)院，
類型：發(fā)明
國別省市：
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