一种用于远程状态估计的隐私保护方法及远程状态估计方法技术

本发明专利技术公开一种用于远程状态估计的隐私保护方法，其在新息中加入独立同分布变量的随机信号，使得攻击者在设计攻击时的可行域缩小，相比隐私保护机制不存在的情况，攻击者的最优攻击方式无法取到，而次优的攻击方式则使得远程状态估计的误差变小，进而有效降低最坏情况下远程状态的估计误差，进而提高远程状态估计的性能。估计的性能。估计的性能。

【技术实现步骤摘要】
一种用于远程状态估计的隐私保护方法及远程状态估计方法


[0001]本专利技术涉及信息物理系统
，特别涉及一种用于远程状态估计的隐私保护方法及远程状态估计方法。

技术介绍

[0002]信息物理系统通过通信、控制、计算技术的有机融合和深度协作，实现动态复杂系统的实时感知、动态控制和信息服务。信息物理系统在包括能源、环境、军事、基础设施建设等多个领域都承担着重要角色，而大量新兴的感知和网络技术的应用使得信息物理系统非常容易受到网络攻击。因此，信息物理系统的安全问题获得了越来越多的关注，而远程状态估计是信息物理系统安全问题中的关键一环。目前，市场上现有的信息物理系统中远程状态估计方案大都没有考虑到隐私保护问题。部分考虑了远程状态估计的隐私保护的方案，其对于隐私机制的限制也较为严格，不具有很强的普适性和可推广性。

技术实现思路

[0003]针对现有技术中的部分或全部问题，本专利技术第一方面提供一种用于远程状态估计的隐私保护方法，包括：
[0004]在新息中加入随机信号，其中所述随机信号为独立同分布变量。
[0005]进一步地，所述随机信号服从分布N(0,∑)，其中∑＞0，为所述随机信号的协方差。
[0006]进一步地，所述随机信号的协方差根据状态估计误差的迹来确定。
[0007]进一步地，确定所述随机信号的协方差∑包括：
[0008]构建信息物理系统模型、智能传感器模型以及攻击模型；
[0009]基于所述信息物理系统模型、智能传感器模型以及攻击模型计算状态估计误差的迹，使得攻击检测不低于预设概率时，所述状态估计误差的迹最小。
[0010]进一步地，所述信息物理系统模型的状态空间方程为：
[0011]x
k+1
＝Ax
k
+w
k
,
[0012]y
k
＝Cx
k
+v
k
,
[0013]其中，
[0014]表示所述信息物理系统在时刻k的状态变量；
[0015]表示所述信息物理系统在时刻k的系统输出；
[0016]表示过程噪声；
[0017]表述输出噪声，w
k
与v
k
独立同分布，均为零均值高斯，且方差分别为Q≥0、R≥0；以及
[0018]A、C分别为状态变量及系统输出的矩阵参数，其满足(A，C)可检测，且可稳定。
[0019]进一步地，所述智能传感器包括卡尔曼滤波器，所述卡尔曼滤波器结构如下：
[0020][0021][0022]其中，
[0023]为增益，其中为先验均方误差；以及
[0024]为时刻k的新息，且z
k
～N(0,∑
z
)，其中
[0025]进一步地，所述攻击模型满足如下形式：
[0026][0027]其中，
[0028]为加入了随机信号σ
k
后的加密新息；以及
[0029]T
k
为攻击信号的矩阵参数。
[0030]进一步地，确定所述随机信号的协方差∑包括求解如下优化问题：
[0031][0032]其中，
[0033]其中I为单位矩阵；
[0034]其中为远程状态估计器接收到的新息；
[0035]δ为预设阈值，其与误报率相关；以及
[0036]P
d
为预设值，其为可接受的攻击检测概率的最小值。
[0037]基于如前所述的隐私保护方法，本专利技术第二方面提供一种远程状态估计方法，包括：
[0038]通过智能传感器计算得到新息；
[0039]根据如前所述的隐私保护方法，在新息中加入随机信号，以得到加密新息；
[0040]将所述加密新息传递给远端的状态估计器；以及
[0041]所述状态估计器接收到所述加密新息后，在所述加密新息基础上减去所述随机信号后进行状态估计。
[0042]进一步地，所述远程状态估计方法还包括：
[0043]采用χ2检测器检测系统是否存在异常。
[0044]本专利技术提供的一种用于远程状态估计的隐私保护方法及远程状态估计方法，通过在新息基础上增加随机信号的方式实现远程状态估计过程中的隐私保护，极大地提高了安全性。其可适用于各种类型的远程状态估计场景，增加了设计的自由度，有效突破了隐私保护机制特定形式的局限。同时，由于自由度的增加，其对于隐私保护以及远程状态估计性能也能够起到一定的改善。在新息中加入随机信号，使得攻击者在设计攻击时的可行域缩小，相比隐私保护机制不存在的情况，攻击者的最优攻击方式无法取到，而次优的攻击方式则使得远程状态估计的误差变小，进而有效降低最坏情况下远程状态的估计误差，进而提高
远程状态估计的性能。所述隐私保护方法保护了信息物理系统内部信息，同时避免了被攻击者恶意的窃听系统传输数据从而推断出系统的私密信息。
附图说明
[0045]为进一步阐明本专利技术的各实施例的以上和其它优点和特征，将参考附图来呈现本专利技术的各实施例的更具体的描述。可以理解，这些附图只描绘本专利技术的典型实施例，因此将不被认为是对其范围的限制。在附图中，为了清楚明了，相同或相应的部件将用相同或类似的标记表示。
[0046]图1示出本专利技术一个实施例的一种用于远程状态估计的隐私保护方法中随机信号的协方差的确定方法的流程示意图；
[0047]图2示出本专利技术一个实施例的一种远程状态估计方法的流程示意图；以及
[0048]图3示出采用了本专利技术一个实施例的远程状态估计方法与未采用的状态估计误差协方差的迹的对比示意图。
具体实施方式
[0049]以下的描述中，参考各实施例对本专利技术进行描述。然而，本领域的技术人员将认识到可在没有一个或多个特定细节的情况下或者与其它替换和/或附加方法或组件一起实施各实施例。在其它情形中，未示出或未详细描述公知的结构或操作以免模糊本专利技术的专利技术点。类似地，为了解释的目的，阐述了特定数量和配置，以便提供对本专利技术的实施例的全面理解。然而，本专利技术并不限于这些特定细节。此外，应理解附图中示出的各实施例是说明性表示且不一定按正确比例绘制。
[0050]在本说明书中，对“一个实施例”或“该实施例”的引用意味着结合该实施例描述的特定特征、结构或特性被包括在本专利技术的至少一个实施例中。在本说明书各处中出现的短语“在一个实施例中”并不一定全部指代同一实施例。
[0051]需要说明的是，本专利技术的实施例以特定顺序对方法步骤进行描述，然而这只是为了阐述该具体实施例，而不是限定各步骤的先后顺序。相反，在本专利技术的不同实施例中，可根据实际需求的调节来调整各步骤的先后顺序。
[0052]在本专利技术的实施例中，所述术语“新息(i nnovat ion)”是指观测值与预测观测值的差值。在新息计算中，所述预测观测值是利用误差状态的一步预测值，根据相应公式计算得到。
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【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种用于远程状态估计的隐私保护方法，其特征在于，包括步骤：在新息中加入随机信号，其中所述随机信号为独立同分布变量。2.如权利要求1所述的隐私保护方法，其特征在于，所述随机信号服从分布N(0,∑)，其中为所述随机信号的协方差。3.如权利要求2所述的隐私保护方法，其特征在于，所述随机信号的协方差根据状态估计误差的迹来确定。4.如权利要求2所述的隐私保护方法，其特征在于，确定所述随机信号的协方差∑包括：构建信息物理系统模型、智能传感器模型以及攻击模型；以及基于所述信息物理系统模型、智能传感器模型以及攻击模型计算状态估计误差的迹，使得攻击检测不低于预设概率时，所述状态估计误差的迹最小。5.如权利要求4所述的隐私保护方法，其特征在于，所述信息物理系统模型的状态空间方程为：x
k+1
＝Ax
k
+w
k
,y
k
＝Cx
k
+v
k
,其中，表示所述信息物理系统在时刻k的状态变量；表示所述信息物理系统在时刻k的系统输出；表示过程噪声；表述输出噪声，w
k
与v
k
独立同分布，均为零均值高斯，且方差分别为Q≥0、R≥0；以及A、C分别为状态变量及系统输出的矩阵参数，其满足(A，C)可检测，且可稳定。6.如权利要求4所述的隐私保护方法，其特征在于，所述智能传感器包括卡尔曼滤波器，所述卡尔曼滤波器结构如下：器，所述卡尔曼滤波器结构如下：其中，A为信息物理系统的状态变量的矩阵参数；...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘晗笑，倪雨青，任肖强，汪小帆，徐梁，柳春，彭艳，
申请(专利权)人：上海大学，
类型：发明
国别省市：