一种用于电动汽车充电网的网络安全策略优化方法技术

本发明专利技术提供了一种用于电动汽车充电网的网络安全策略优化方法，包括以下步骤：步骤1，建立电动汽车充电网的网络安全策略非线性优化模型；步骤2，设计求解算法对非线性优化模型进行求解，对电动汽车充电网的网络安全策略实现优化

【技术实现步骤摘要】
一种用于电动汽车充电网的网络安全策略优化方法


[0001]本专利技术属于网络安全
，涉及一种用于电动汽车充电网的网络安全策略优化方法
。

技术介绍

[0002]随着电动汽车的快速发展，充电基础设施（充电桩）已成为私人汽车和公共交通电动化的关键基础设施之一
。
事实上，电动汽车充电桩网络（充电网）是一个复杂的信息物理系统，由信息系统
、
硬件设备
、
通信模块和输电线路等组成
。
充电网具有分布广泛
、
数量众多以及分散布置的特点，这使得充电网本身的系统架构
、
充电桩和运营平台之间的数据传输以及运营平台和用户结算等都面临严峻的网络安全挑战，进而可能导致消费者层面的隐私泄露和勒索攻击等网络安全问题
。
[0003]目前针对电动汽车充电网的网络安全防御策略研究还相对较少
。
有少数学者开展了探索研究，文献“Hamdare, S., Kaiwartya, O., Aljaidi, M., Jugran, M., Cao, Y., Kumar, S., Mahmud, M., Brown, D., Lloret, J., 2023. Cybersecurity Risk Analysis of Electric Vehicles Charging Stations. Sensors, 23, 6716”分析了电动车充电网络中的充电桩协议漏洞和计费威胁问题；文献“Basnet, M., Ali, Mohd.H., 2021. Exploring cybersecurity issues in 5G enabled electric vehicle charging station with deep learning. IET Generation, Transmission&Distribution 15, 3435
–
3449”运用深度学习技术研究了
5G
电动汽车充电站的网络安全问题
。
此外，文献“张琳娟
, 王利利
, 靳璐
, 高德云
, 2021. 电动汽车充换电网络系统的安全认证机制设计
.
计算机应用与软件 38, 338
–
343”基于
LTE
‑
V2X
车联网架构设计了一种用于电动汽车充换电通信的匿名认证机制
。
然而，这些研究未能考虑充电桩运营商在运营过程中的网络安全投资约束以及充电服务供给能力等因素对充电网的网络安全水平的影响
。
同时，也忽略了不同攻击阶段对充电网信息物理系统的总体网络安全水平的影响
。
因此，需要综合考虑网络安全投资预算
、
充电服务供给能力以及不同攻击阶段的网络安全权重等因素，设计电动汽车充电网的网络安全策略优化方法，为有效提升系统网络安全水平提供技术支持
。

技术实现思路

[0004]专利技术目的：本专利技术所要解决的技术问题是针对现有技术的不足，提供一种用于电动汽车充电网的网络安全策略优化方法，包括以下步骤：步骤1，建立电动汽车充电网的网络安全策略非线性优化模型；步骤2，设计求解算法对非线性优化模型进行求解，对电动汽车充电网的网络安全策略实现优化
。
[0005]步骤1包括：步骤1‑1，设定：有不同规模电动汽车充电桩运营商为不同地理空间中的两个以上的消费终端提供充电服务，网络供给侧为充电桩运营商，需求侧为消费终端；
充电桩运营商和消费终端之间的服务交易数量以及充电网的网络安全水平为策略选择变量；对于每个充电桩运营商，其目标是在充电交易服务能力
、
投资预算和网络安全需求等约束条件下的期望利润最大化，目标函数表示为：
(1)
约束条件为： (2)
（3）（4）（5）（6）其中，表示充电桩运营商
i
的期望利润，表示运营商
i
的利润函数；表示在为消费终端提供充电服务时，充电桩运营商
i
受到网络攻击成功的概率；表示充电桩运营商
i
受到网络攻击成功时引起的系统损失；表示充电桩运营商
i
的总充电交易量，表示充电桩运营商
i
的网络安全水平；表示充电交易量上限；表示充电桩运营商
i
和消费终端
j
之间的充电交易量，
n
表示消费终端的总数；表示消费终端
j
的充电需求总量；步骤1‑2，设定电动汽车充电桩运营商和消费终端的非线性优化模型的约束条件
。
[0006]步骤1‑1中，将网络攻击过程分为入侵阶段和破坏阶段，充电桩运营商
i
在入侵阶段和破坏阶段设置相应的网络安全水平为，表示充电桩运营商
i
在入侵阶段网络安全水平，表示充电桩运营商
i
在破坏阶段网络安全水平，表示运营商所能达到的最高网络安全水平；表示不同规模的运营商对于不同攻击阶段的网络安全性所赋予的权重系数；表示充电桩运营商
i
的网络安全投资成本，表示充电
桩运营商
i
的网络安全投资预算上限；为不同充电桩运营商
i
的网络安全投资系数
。
[0007]步骤1‑2中，所述约束条件包括：，表示充电桩运营商
i
和消费终端
j
之间的充电服务交易量不能超过交易上限；，表示
m
维正实数向量，取值范围为，，设定理想状态下的网络安全水平最大值为1，能够防御任何网络攻击；如果表示充电桩运营商
i
没有采取任何网络安全措施；基于每个运营商的网络安全水平，将整个充电桩运营网络的平均安全水平标记为，则充电桩运营商
i
的网络安全投资成本计算公式为：
(7)
其中是一个连续可导的凸函数；这说明运营商的投资成本将随着网络安全水平的提高而增加；各运营商的网络安全投资预算存在上限值，；系统被成功攻击的概率不仅和运营商自身的网络安全水平有关，也和整个充电桩网络的平均安全水平有关；因此，表示为：
(8)
则表示当充电桩运营商
i
的充电桩网络被成功攻击时的期望损失；消费终端的反需求函数取决于充电交易量和整体网络的平均安全水平：
(9)
其中，分别为价格对充电需求和网络安全水平的边际系数，为常数；设
定是连续可微的凸函数；运营商
i
在没有被网络攻击的情况下的总收入表示为
。
[0008]步骤1‑2中，设定充电桩运营商
i
的总成本包括每次提供充电服务的固定成本（如：维护充电设备成本等）和相关的交易成本（如：电力成本
、
第三支付系统的本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
一种用于电动汽车充电网的网络安全策略优化方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1，建立电动汽车充电网的网络安全策略非线性优化模型；步骤2，设计求解算法对非线性优化模型进行求解，对电动汽车充电网的网络安全策略实现优化
。2.
根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤1包括：步骤1‑1，设定：有不同规模电动汽车充电桩运营商为不同地理空间中的两个以上的消费终端提供充电服务，网络供给侧为充电桩运营商，需求侧为消费终端；充电桩运营商和消费终端之间的服务交易数量以及充电网的网络安全水平为策略选择变量；对于每个充电桩运营商，其目标是在充电交易服务能力
、
投资预算和网络安全需求等约束条件下的期望利润最大化，目标函数表示为：
(1)
，约束条件为： (2)
，（3），（4），（5），（6），其中，表示充电桩运营商
i
的期望利润，表示运营商
i
的利润函数；表示在为消费终端提供充电服务时，充电桩运营商
i
受到网络攻击成功的概率；表示充电桩运营商
i
受到网络攻击成功时引起的系统损失；表示充电桩运营商
i
的总充电交易量，表示充电桩运营商
i
的网络安全水平；表示充电交易量上限；表示充电桩运营商
i
和消费终端
j
之间的充电交易量，
n
表示消费终端的总数；表示消费终端
j
的充电需求总量；步骤1‑2，设定电动汽车充电桩运营商和消费终端的非线性优化模型的约束条件
。3.
根据权利要求2所述的方法，其特征在于，步骤1‑1中，将网络攻击过程分为入侵阶段和破坏阶段，充电桩运营商
i
在入侵阶段和破坏阶段设置相应的网络安全水平为
，表示充电桩运营商
i
在入侵阶段网络安全水平，表示充电桩运营商
i
在破坏阶段网络安全水平，表示运营商所能达到的最高网络安全水平；表示不同规模的运营商对于不同攻击阶段的网络安全性所赋予的权重系数；表示充电桩运营商
i
的网络安全投资成本，表示充电桩运营商
i
的网络安全投资预算上限；为不同充电桩运营商
i
的网络安全投资系数
。4.
根据权利要求3所述的方法，其特征在于，步骤1‑2中，所述约束条件包括：，表示充电桩运营商
i
和消费终端
j
之间的充电服务交易量不能超过交易上限；，表示
m
维正实数向量，取值范围为，，设定理想状态下的网络安全水平最大值为1，能够防御任何网络攻击；如果表示充电桩运营商
i
没有采取任何网络安全措施；基于每个运营商的网络安全水平，将整个充电桩运营网络的平均安全水平标记为，则充电桩运营商
i
的网络安全投资成本计算公式为：
(7)
，是一个连续可导的凸函数；各运营商的网络安全投资预算存在上限值，；表示为：
(8)
，则表示当充电桩运营商
i
的充电桩网络被成功攻击时的期望损失；消费终端的反需求函数取决于充电交易量和整体网络的平均安全水平：
(9)
，
其中，分别为价格对充电需求和网络安全水平的边际系数，为常数；设定是连续可微的凸函数；运营商
i
在没有被网络攻击的情况下的总收入表示为
。5.
根据权利要求4所述的方法，其特征在于，步骤1‑2中，设定充电桩运营商
i
的总成本包括每次提供充电服务的固定成本和相关的交易成本，则在没有网络攻击的情况下，充电桩运营商
i
的总成本表示为，其中，交易成本是连续可微的凸函数；在没有网络攻击和安全投资情况下，充电桩运营商
i
的利润函数表示为：
(10)
，综合公式
(7)~
公式
(10)
得到充电桩运营商
i
的期望利润，如公式（1）所示；设在一个非负的充电服务交易量和网络安全水平下，如果任何一个运营商都不能够通过改变其充电服务交易量和网络安全水平来单方面提高自身的期望利润，则系统就达到一个均衡状态，满足以下条件：
(11)
，其中，表示运营商
i
在均衡状态时的期望利润，，，；
、
表示运营商
i
的最优解；
,
表示除运营商
i
之外，其余
m
‑1个运营商的最优解集； 表示充电桩运营商
i
的可行凸集；所有运营商的可行解集为各运营商可行凸集的笛卡尔集，表示为
。6.
根据权利要求5所述的方法，其特征在于，步骤2包括：步骤2‑1，...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈欣，姜孪娟，程吉祥，
申请(专利权)人：南京财经大学，
类型：发明
国别省市：