欺骗攻击和DoS攻击下基于自适应事件触发的H制造技术

本发明专利技术公开了一种欺骗攻击和DoS攻击下基于自适应事件触发的H

【技术实现步骤摘要】
欺骗攻击和DoS攻击下基于自适应事件触发的H
∞
滤波器设计方法


[0001]本专利技术涉及滤波器设计
，主要涉及一种欺骗攻击和DoS攻击下基于自适应事件触发的H
∞
滤波器设计方法。

技术介绍

[0002]当下社会计算机技术的飞速发展，使得网络资源变得越来越重要，特别是在需要传输大规模数据的网络化系统中，如何高效利用有限的网络通信资源，令系统在不失稳定性的前提下，能减少不必要的数据的传输，这是当下研究的热点话题。近些年来，事件触发机制由于其特殊的优势不断被运用于解决此类问题，该类方法的主要思想是，为系统中传输的数据设置一个条件，只有满足当下条件的数据才能被成功传输，不满足的数据则直接丢弃。在近几年中，越来越多的事件触发机制被广泛运用到各大工程系统，比如单/多智能体系统、线性/非线性互联系统等等。
[0003]与此同时，由于网络化系统的诸多威胁性因素，数据传输往往无法持续进行，其中一个重大威胁就是网络中的随机网络攻击，由于其对于网络化系统中数据传输的致命影响，网络攻击一直备受关注，在现有网络攻击的分类中，欺骗攻击和DoS攻击是伤害比较严重的两种，欺骗攻击会向网络通道中恶意传播有害信息从而导致系统瘫痪，而DoS攻击则会直接截断信号传输，导致系统无法正常工作，由于这两种攻击的特殊性，故研究基于自适应事件触发的混合网络攻击的离散时间下的网络化系统H
∞
滤波器设计是一个有一定难度的问题。

技术实现思路

[0004]专利技术目的：针对上述
技术介绍
中存在的问题，本专利技术提供了一种欺骗攻击和DoS攻击下基于自适应事件触发的H
∞
滤波器设计方法，在考虑自适应事件触发机制和随机发生的欺骗攻击、DoS攻击情况下，建立了一个新的滤波器误差系统模型，可以有效的减少网络负载。
[0005]技术方案：为实现上述目的，本专利技术采用的技术方案为：
[0006]一种欺骗攻击和DoS攻击下基于自适应事件触发的H
∞
滤波器设计方法，包括以下步骤：
[0007]步骤S1、建立离散时间下的网络化系统模型和滤波器模型；
[0008]所述网络化系统模型建立如下：
[0009][0010]其中x(k)∈R
m
为系统状态，y(k)∈R
n
为测量输出，z(k)∈R
p
为待估计信号，w(k)∈R
l
代表外部扰动，v(k)∈R
q
代表噪音，且w(k)∈L20,∞),v(k)∈L20,∞)，A,B,C,D,L为常数
矩阵；
[0011]所述滤波器模型建立如下：
[0012][0013]其中x
f
(k)∈R
n
,代表滤波器系统状态，z
f
(k)∈R
q
代表滤波器待估计信号，代表滤波器的真实输入，A
f
,B
f
,C
f
代表滤波器的系统参数；
[0014]步骤S2、引入自适应事件触发机制和时延函数，获取网络化系统的真实输出；
[0015]步骤S3、分别考虑欺骗攻击和DoS攻击对网络传输数据造成的影响，建立混合网络攻击模型；
[0016]步骤S4、基于欺骗攻击和事件触发机制，设计滤波器误差系统模型；
[0017]步骤S5、基于Lyapunov稳定性理论，得到确保滤波器误差系统H
∞
稳定的充分性条件；
[0018]步骤S6、求解线性矩阵不等式获取滤波器系统参数。
[0019]进一步地，所述步骤S2中引入自适应事件触发机制和时延函数具体如下：
[0020]首先引入自适应事件触发机制，当且仅当下列条件满足时，测量输出y(k)被释放到网络化系统当中：
[0021][0022]其中，θ,σ为给定的正向标量，y(k
s
)代表最近一次触发的测量输出，k
s
为最近一次触发时刻，y(k
s
+i)为当下采样数据，定义φ(k)＝y(k
s
)
‑
y(k
s
+i)；q(k)代表自适应触发控制律，满足以下条件：
[0023]q(k+1)＝λq(k)+σy
T
(k
s
+i)y(k
s
+i)
‑
[y(k
s
)
‑
y(k
s
+i)]T
[y(k
s
)
‑
y(k
s
+i)][0024]其中λ∈(0,1)为给定的常数，且初始条件q(0)≥0；
[0025]在自适应事件触发机制下，网络化系统的测量输出y(k)表述如下：
[0026][0027]其中为触发时刻的时延，区间被分成若干个子区间的形式如下：
[0028][0029]其中m＝0,1,2,....,n.n＝k
s+1
‑
k
s
‑
1，且为区间[0,τ
M
]的正整数；
[0030]引入时延函数d(t)：d(k)＝k
‑
k
s
‑
m,
[0031]由时延函数定义，0≤d(k)≤τ
M
+1＝d
M
,
[0032]综上，通过自适应事件触发机制和延迟之后网络化系统的真实输出表示如下：
[0033][0034]进一步地，所述步骤S3中混合网络攻击模型建立如下：
[0035]步骤S3.1、考虑欺骗攻击情况；
[0036]经过欺骗攻击之后，测量输出变为：
[0037][0038]其中为欺骗攻击的信号，且满足：
[0039][0040]G为给定矩阵，ρ
k
为伯努利分布变量，代表当下时刻发生欺骗攻击的概率，统计特性如下：
[0041]其中
[0042]步骤S3.2、考虑DoS攻击情况；
[0043]经过DoS攻击后，测量输出y2(k)变为：
[0044]y2(k)＝r
k
y1(k)
[0045]其中，r
k
为伯努利分布变量，代表当下时刻发生DoS攻击的概率，统计特性为：
[0046]且
[0047]步骤S3.3、考虑欺骗攻击和DoS攻击的影响，混合网络攻击模型如下：
[0048][0049]进一步地，所述步骤S4中滤波器误差系统模型建立如下：
[0050]定义e(k)＝z(k)
‑
z
f
(k)，可得滤波器误差系统模型如下：
[0051][0052]其中
[0053][0053]h(k)＝h(y(k
‑
d(k))+φ(k))
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【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种欺骗攻击和DoS攻击下基于自适应事件触发的H
∞
滤波器设计方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S1、建立离散时间下的网络化系统模型和滤波器模型；所述网络化系统模型建立如下：其中x(k)∈R
m
为系统状态，y(k)∈R
n
为测量输出，z(k)∈R
p
为待估计信号，w(k)∈R
l
代表外部扰动，v(k)∈R
q
代表噪音，且w(k)∈L20，∞)，v(k)∈L20，∞)，A，B，C，D，L为常数矩阵；所述滤波器模型建立如下：其中x
f
(k)∈R
n
，代表滤波器系统状态，z
f
(k)∈R
q
代表滤波器待估计信号，代表滤波器的真实输入，A
f
，B
f
，C
f
代表滤波器的系统参数；步骤S2、引入自适应事件触发机制和时延函数，获取网络化系统的真实输出；步骤S3、分别考虑欺骗攻击和DoS攻击对网络传输数据造成的影响，建立混合网络攻击模型；步骤S4、基于欺骗攻击和事件触发机制，设计滤波器误差系统模型；步骤S5、基于Lyapunov稳定性理论，得到确保滤波器误差系统H
∞
稳定的充分性条件；步骤S6、求解线性矩阵不等式获取滤波器系统参数。2.根据权利要求1所述的欺骗攻击和DoS攻击下基于自适应事件触发的H
∞
滤波器设计方法，其特征在于，所述步骤S2中引入自适应事件触发机制和时延函数具体如下：首先引入自适应事件触发机制，当且仅当下列条件满足时，测量输出y(k)被释放到网络化系统当中：其中，θ，σ为给定的正向标量，y(k
s
)代表最近一次触发的测量输出，k
s
为最近一次触发时刻，y(k
s
+i)为当下采样数据，定义φ(k)＝y(k
s
)
‑
y(k
s
+i)；q(k)代表自适应触发控制律，满足以下条件：q(k+1)＝λq(k)+σy
T
(k
s
+i)y(k
s
+i)
‑
[y(k
s
)
‑
y(k
s
+i)]
T
[y(k
s
)
‑
y(k
s
+i)]其中λ∈(0，1)为给定的常数，且初始条件q(0)≥0；在自适应事件触发机制下，网络化系统的测量输出y(k)表述如下：y(k)＝y(k
s
)其中为触发时刻的时延，区间被分成若干个子区间的形式如下：
其中m＝0，1，2，....，n.n＝k
s+1
‑
k
s
‑
1，且为落在区间[0，τ
M
]的正整数；引入时延函数d(t)：d(k)＝k
‑
k
s
‑
m，由时延函数定义，0≤d(k)≤τ
...

【专利技术属性】
技术研发人员：曹杰，刘金良，代仕芳，申冬琴，赵慕阶，尹文尧，孙熙铭，
申请(专利权)人：云境商务智能研究院南京有限公司，
类型：发明
国别省市：