【技术实现步骤摘要】
基于随机抽样一致性的感知数据错误化攻击检测方法
本专利技术属于通信技术的无线网络安全领域，具体是信息处理中的分布式检测领域，涉及一种基于随机抽样一致性的感知数据错误化攻击检测方法。
技术介绍
分布式检测是分布式信息处理的一个重要分支。分布式检测是指网络中的多个传感器节点首先测量目标发出的信号，然后对观测到的数据或本地判决结果进行融合，最后对目标是否在感兴趣区域内作出判决。分布式系统结构中传感器节点身份平等，各条通信链路负载量基本均衡，能有效减小通信代价，减轻计算负担，降低节点能耗，避免网络拥塞问题；而且分布式系统结构具有可扩展性，能够适应动态变化的网络拓扑，当部分节点失效时依然能够正常工作，便于系统维护。分布式结构的优势使分布式检测系统性能稳定，有较好的鲁棒性，在无线传感器网络、认知无线网络、车载自组织网络、物理信息系统等领域有广泛应用。分布式系统结构具有开放特性，由此衍生出一系列安全问题。网络中传感器节点大多部署在开放环境中，容易被周围环境干扰，甚至被攻击者俘获而变成恶意节点。恶意节点可能发起感知数据错误化攻击，即恶意节点通过篡改传感器的局部测量数据，致使分布式...
【技术保护点】
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：
【技术特征摘要】
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＝P0-10αlgdi+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＝[P0α]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＝[a1a2,...,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；(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...
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