一种针对车联网执行器攻击和传感器攻击的估计方法技术

本发明专利技术公开了一种针对车联网执行器攻击和传感器攻击的估计方法，它包括如下步骤：对车辆建立系统状态方程，进一步对车联网建立状态方程和输出方程；对车联网系统状态方程扩阶；构建中间变量估计器；设计并通过矩阵不等式求解中间变量估计器增益。本发明专利技术对车辆构建系统状态方程，再对车联网构建系统状态方程和输出方程，进一步构建中间变量估计器，对网络中的执行器攻击和传感器攻击进行实时估计。估计结果可以满足实际应用的精度与实时性要求，并且所需的相关参数均可以通过低成本的传感器测得。

【技术实现步骤摘要】
一种针对车联网执行器攻击和传感器攻击的估计方法
本专利技术属于车联网网络安全
，具体涉及一种针对车联网执行器攻击和传感器攻击的估计方法。
技术介绍
车联网是物联网在汽车行业的应用，通过网络技术，使信息共享并相互联结，实现智能控制。如今，车联网在安全辅助驾驶领域的应用越来越广泛。安全辅助驾驶技术主要依靠传感器、监测装置、GPS定位系统等协同合作，使自动驾驶仪可通过网络操作车辆；同时，监测装置实时监测车辆的运行状况保证其安全稳定运行。在车联网中，由于网络的开放性，黑客常常非法侵入网络，破坏、改动网络中传输的数据，执行器攻击和传感器攻击是两种常见的网络攻击，执行器攻击是通过渗透网络来篡改自动驾驶仪输出的控制数据，执行器攻击是通过渗透网络来篡改传感器输出的测量数据，这两种攻击都会导致车辆运行异常。现有的方法对车联网中的网络攻击进行估计时，很少考虑两种不同的攻击，比如执行器攻击和传感器攻击。同时，在复杂的道路环境下，存在一定扰动(比如路面不平等)，这些会影响对执行器攻击和传感器攻击的估计效果。
技术实现思路
为解决上述问题，本专利技术的目的在于提供一种针对车联网执行器攻击和传感器攻击的估计方本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种针对车联网执行器攻击和传感器攻击的估计方法,其特征在于包括如下步骤：1)对车辆建立系统状态方程，进一步对车联网建立状态方程和输出方程；2)对车联网系统状态方程扩阶；3)构建中间变量估计器；4)设计并通过矩阵不等式求解中间变量估计器增益。

【技术特征摘要】
1.一种针对车联网执行器攻击和传感器攻击的估计方法,其特征在于包括如下步骤：1)对车辆建立系统状态方程，进一步对车联网建立状态方程和输出方程；2)对车联网系统状态方程扩阶；3)构建中间变量估计器；4)设计并通过矩阵不等式求解中间变量估计器增益。2.根据权利要求1所述的一种针对车联网执行器攻击和传感器攻击的估计方法,其特征在于步骤1)中，对车辆建立系统状态方程，进一步对车联网建立状态方程和输出方程，具体包括以下步骤：1.1)考虑复杂环境下的扰动，建立车辆系统状态方程如式(1)所示x(k+1)＝Ax(k)+g(k)+Bu(k)(1)其中k表示当前离散时刻，k+1表示下一离散时刻，x表示状态量，包括车辆行驶的距离xs，车辆的速度xv和道路坡度xθ，即x＝[xsxvxθ]T，上标"T"表示矩阵的转置，A表示状态转移矩阵，g表示扰动，u表示车辆得到的控制数据，B表示输入矩阵；1.2)在车联网中，自动驾驶仪通过输出控制数据υ来远程操纵车辆，黑客向网络中注入恶意攻击au将自动驾驶仪输出的控制数据篡改为υ+au，因此建立车联网系统状态方程如式(2)所示：x(k+1)＝Ax(k)+g(k)+Bυ(k)+Bau(k)(2)其中k表示当前离散时刻，k+1表示下一离散时刻，x表示状态量，A表示状态转移矩阵，g表示扰动，υ表示自动驾驶仪输出的控制数据，B表示输入矩阵，au表示执行器攻击；1.3)考虑传感器攻击ay，车联网输出方程如式(3)所示：y(k)＝Cx(k)+Day(k)(3)其中k表示当前离散时刻，y表示输出量，x表示状态量,C表示输出矩阵，ay表示传感器攻击，D表示通道矩阵。3.根据权利要求1所述的一种针对车联网执行器攻击和传感器攻击的估计方法,其特征在于步骤2)中，对车联网系统状态方程扩阶，具体包括以下步骤：2.1)对车联网系统状态方程扩阶如式(4)所示：ζ(k+1)＝Aaζ(k)+ga(k)+Baυ(k)+Baau(k)+May(k+1)(4)其中k表示当前离散时刻，k+1表示下一离散时刻，扩阶后状态量ζ表示状态量x和传感器攻击ay，即ζ＝[xay]T，上标"T"表示矩阵的转置，扩阶后状态转移矩阵为A表示状态转移矩阵，扩阶后扰动为ga＝[g0]T，g表示扰动，υ表...

【专利技术属性】
技术研发人员：冯宇，朱俊威，俞晓天，聂煊赫，高佳斌，陈焯明，
申请(专利权)人：浙江工业大学，
类型：发明
国别省市：浙江,33