【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于船舶控制，具体涉及一种基于水印信号的无人船舶发生重放攻击的检测方法。
技术介绍
1、无人船是一种高度自动化的设备，具有智能化、成本低廉和高效性等优点。与传统船舶相比，它的优势在于能替代人类执行复杂、恶劣和多变的海域中重复、繁琐和危险的任务。在互联网通信信息传输的时代，无人船的发展和应用正在迅速推进；与此同时，无人船面临的网络信息安全问题逐渐出现。在开放的网络环境中，无人船传输的数据可能遭遇各种形式的网络攻击，这已经成为了制约行业进展的主要问题之一；尤其是重放攻击，攻击者不需要了解无人船的具体运行模式和目的，也不需要破解无人船的系统监控设备，就可以改变传输信息发动攻击，破坏无人船的正常运行。
2、从现有的研究成果来看，相关的关于重放攻击的检测技术方案主要集中于电力系统、工业控制系统[1][2]，而现存的无人船舶相关的检测方法，特别是对无人船当中的重放攻击的检测研究并未考虑对控制性能的影响[3]。在高度信息化、信息物理协同化的趋势下，对无人船正常运行状态下发生重放攻击的准确、高效的检测就具有实际意义。
3、因此，在无人船被广泛应用但是时常伴随网络恶意攻击发生的情况下，提出一种有效的方法来检测无人船中的重放攻击是非常有必要的。
4、[1]孟文超；钭锦周；朱建新；储著宇；林玮；陈雪超；贺诗波；杨秦敏；袁林松；顾超杰.一种面向电网虚假数据注入攻击检测的轻量化模型自动搜索方法[p].浙江省:cn116886397a,2023-10-13.
5、[2]孙利民；陈新；付家乐；路晓；吕
6、[3]龙跃,刘启东,李铁山等.一种重放攻击下网络化无人船舶的故障检测方法[p].四川省:cn 115328142b,2023-09-15.
技术实现思路
1、针对
技术介绍
所存在的问题，本专利技术的目的在于提供一种基于水印信号的无人船舶发生重放攻击的检测方法。该方法首先在无人船系统当中引入扩展卡尔曼滤波器，推导得到无人船系统的最优无偏状态估计值，然后将符合高斯分布的水印信号添加到控制信号中；此外，根据水印信号构建编码信号和解码信号，以抵消水印信号对测量值和系统状态估计的影响，并且扩大检测函数的值，从而完成攻击的检测。
2、为实现上述目的，本专利技术的技术方案如下：
3、一种基于水印信号的无人船舶发生重放攻击的检测方法，包括以下步骤：
4、步骤1：结合无人船舶的实际运行情况，简化无人船舶的动力学模型，包括运动学方程和动力学方程，其中，
5、运动学方程为：
6、动力学方程为：
7、为地球坐标系下无人船舶的位置信息，φ(t)为航向角信息，v(t)为船舶自身信息，矩阵m,n,g分别代表船舶的惯性矩阵、阻尼矩阵及系泊力矩阵；η(t)代表船舶的控制输入，w(t)代表船舶运行时由于海浪引发的扰动；表示参数的微分；j(·)表示非线性的转移矩阵；
8、步骤2：将步骤1的简化无人船舶的动力学模型转化为状态空间模型，再继续引入零阶保持器将无人船进行离散化处理，得到隶属度函数未知的离散t-s模糊系统的状态方程及测量方程；
9、步骤3：基于扩展的卡尔曼滤波器，按照最小均方偏差准则，获得步骤2中的系统的最优无偏状态估计值具体为：
10、
11、其中，为状态预测方程，l(k)为卡尔曼滤波增益矩阵更新方程，l(k)＝(φ(k)p(k|k-1)c(k)t+rv)(c(k)p(k|k-1)ct(k)+rv)-1；p(k|k-1)为状态预测误差协方差矩阵更新方程，p(k|k-1)＝φ(k)p(k-1|k-1)φt(k)+rw；
12、且
13、表示估计，η(k)为船舶的控制输入，rv＝e(v(k)vt(k))，rw＝e(w(k)wt(k))，rwv＝e(w(k)vt(k))，e(·)为期望，bdi和adi分别为离散无人船系统的系统矩阵和控制矩阵；
14、步骤4：根据步骤2中的状态方程和步骤3中的拓展卡尔曼滤波器状态预测方程构造残差r(k)，具体过程为：
15、
16、步骤5：将满足一定分布的已知高斯噪声信号作为水印信号δη(k)添加到控制信号当中，添加了水印信号的无人船系统为：
17、
18、其中，(·)*表示加入水印信号后的系统参数，a(k)为编码看信号，ν(k)为测量噪声，wdi(k)为过程噪声；
19、步骤6：根据步骤5中的水印信号，构建编码、解码信号，并且分别注入到传感器输出端与状态估计器输入端，具体过程为：
20、编码信号xa(k)为：
21、
22、a(k)＝cxa(k)
23、解码信号xd(k)为：
24、
25、d(k)＝-2cxd(k)
26、＝-2a(k)
27、分别注入到传感器输出端与状态估计器输入端；
28、此时系统受到攻击的情况下残差的值rrea(k)表示为，
29、
30、其中，rq(k)为系统正常运行时残差的值，为船舶正常运行时状态预测方程，d(k)为发生重放攻击时解码信号的值，dq(k)系统正常运行时解码信号的值；
31、步骤7：根据步骤5中添加了水印信号后的系统状态函数和步骤6中的残差的值，得到系统受到重放攻击后的残差检测函数值grea(k)，具体为，
32、
33、其中，gq(k)是无人船系统没有受到攻击的时刻残差检测函数的值，δη(k-i-1)为发生重放攻击的时刻水印信号的值，δηq(k-i-1)为没有发生重放攻击的时刻水印信号的值，为无人船系统受到攻击时系统残差的协方差，表示二范数；
34、步骤8：根据实际需求，基于步骤7受到重放攻击后的残差检测函数值grea(k)，制定阈值及报警策略，当实时检测得到的残差检测函数值g(k)大于预先设定的残差检测函数阈值，则报警；否则不报警，从而完成攻击的检测，具体过程为：
35、
36、其中，gth表示预先设定的残差检测函数阈值；当满足事件h1时，即检测函数值超出指定阈值时将会引起异常警报，表明系统遭受攻击；反之则说明系统正常运行，即事件h0条件成立。
37、进一步地，步骤1中，无人船舶的实际运行情况为：控制输入η(t)对系统的影响是完全已知的，航向角ψ(t)在-π/6到π/6之间变化。
38、进一步地，步骤1中，无人船舶的位置信息包含了坐标信息x(t)、y(t)，及航向角信息ψ(t)，船舶自身信息v(t)包含了无人船舶的纵荡速度ρ(t)、横荡速度θ(t)和艏摇速度r(t)，v(t)＝[ρ(t) θ(t) r(t)]t，t表示转置。
39、进一步地，步骤2的具体过程为：
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1.一种基于水印信号的无人船舶发生重放攻击的检测方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.如权利要求1所述的基于水印信号的无人船舶发生重放攻击的检测方法，其特征在于，步骤1中，无人船舶的实际运行情况为：控制输入η(t)对系统的影响是完全已知的，航向角ψ(t)在-π/6到π/6之间变化。
3.如权利要求2所述的基于水印信号的无人船舶发生重放攻击的检测方法，其特征在于，步骤1中，无人船舶的位置信息包含了坐标信息x(t)、y(t)，及航向角信息ψ(t)，船舶自身信息v(t)包含了无人船舶的纵荡速度ρ(t)、横荡速度θ(t)和艏摇速度r(t)，v(t)＝[ρ(t) θ(t) r(t)]T，T表示转置。
4.如权利要求1所述的基于水印信号的无人船舶发生重放攻击的检测方法，其特征在于，步骤2的具体过程为：
5.如权利要求4所述的基于水印信号的无人船舶发生重放攻击的检测方法，其特征在于，步骤2中，即隶属度函数的和为1，且
6.如权利要求1所述的基于水印信号的无人船舶发生重放攻击的检测方法，其特征在于，步骤4中r(k)服从均值为0、协方差为
7.如权利要求1所述的基于水印信号的无人船舶发生重放攻击的检测方法，其特征在于，步骤5中，物理水印Δη(k)满足的分布为：Δη(k)～N(0,Ψη)，N(0,Ψη)表示服从均值为0，协方差为Ψη的标准正态分布。
8.如权利要求1所述的基于水印信号的无人船舶发生重放攻击的检测方法，其特征在于，步骤6中，xa(0)＝0，xd(0)＝0。
9.如权利要求1所述的基于水印信号的无人船舶发生重放攻击的检测方法，其特征在于，步骤8中，预先设定的残差检测函数阈值阈值gth按照给定虚警率α*设计，设计规则为：
...【技术特征摘要】
1.一种基于水印信号的无人船舶发生重放攻击的检测方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.如权利要求1所述的基于水印信号的无人船舶发生重放攻击的检测方法，其特征在于，步骤1中，无人船舶的实际运行情况为：控制输入η(t)对系统的影响是完全已知的，航向角ψ(t)在-π/6到π/6之间变化。
3.如权利要求2所述的基于水印信号的无人船舶发生重放攻击的检测方法，其特征在于，步骤1中，无人船舶的位置信息包含了坐标信息x(t)、y(t)，及航向角信息ψ(t)，船舶自身信息v(t)包含了无人船舶的纵荡速度ρ(t)、横荡速度θ(t)和艏摇速度r(t)，v(t)＝[ρ(t) θ(t) r(t)]t，t表示转置。
4.如权利要求1所述的基于水印信号的无人船舶发生重放攻击的检测方法，其特征在于，步骤2的具体过程为：
5.如权利要求4所述的基于水印信号的无...
【专利技术属性】
技术研发人员：龙跃，卞光锐，李铁山，杨寒卿，李耀仑，
申请(专利权)人：电子科技大学，
类型：发明
国别省市：
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