[发明专利]一种基于物理过程和局部估计误差协方差矩阵的防窃听方法

说明书

本发明属于防窃听技术领域，公开了一种基于物理过程和局部估计误差协方差矩阵的防窃听方法，通过通信网络收集传感器到融合中心的信息；基于物理过程和局部估计误差协方差矩阵开发人工噪声的插入方法，使窃听者的融合估计误差协方差变得更差；融合中心对接收信号进行解码，并且成功的解码概率与信噪比SNR相关；导出选择概率和成功解码概率的标准，获取噪声插入策略。本发明分析了安全降维融合估计问题的机密性，引入了人工噪声注入方法，其包含由物理过程生成的随机信息和所有系统参数信息，以使用融合估计误差协方差来维持完美的预期保密。

技术领域

本发明属于防窃听技术领域，尤其涉及一种基于物理过程和局部估计误差协方差矩阵的防窃听方法。

背景技术

网络物理系统(CPS)是通过计算，网络和物理元素紧密集成和协作的系统。在电力，环境监测和远程医疗中发现了各种CPS应用。基于传感器观测的实时状态估计是CPS中的一个重要问题，近年来引起了人们的广泛关注。同时，多传感器分布式信息融合估计利用多组数据来估计过程中的数量/参数。它提高了状态估计精度，增强了故障的可靠性和鲁棒性。在网络融合框架下，CPS中的一个关键问题是通信带宽的约束，因为任何通信网络每次只能携带有限数量的信息。因此，研究CPS约束通信下的信息融合估计问题具有重要的理论意义和实际意义。

已经充分研究了用于分布式融合估计的有限通信能力的问题。现有的大多数结果都采用量化方法和降维方法。从数字通信的角度来看，带宽约束是通过限制每个传感器在中每次发送到融合中心的二进制位数来分析的。分析到有限数量的实值消息带宽约束，在中使用不同的降维策略开发了分布式融合估计算法。另外，为了满足从传感器到融合中心的一定通信速率，已经根据中的不同判断标准研究了分布式融合估计问题。然而，由于CPS的高度开放性，CPS容易受到网络安全威胁。特别地，基本漏洞是机密性，其中由于无线介质的广播性质，无线信道上的传输数据可能被窃听者拦截。因此，机密性成为CPS的基本要求和根本问题。

在传统密码学中已经研究了信息安全。由于传感器侧的计算资源有限，因此难以使用用于保密通信的强加密。此外，如果窃听者具有足够大的计算能力，则具有小密钥大小的密码方案可能具有很少的保密性。或者，有学者从信号处理角度研究了安全估计问题，其中利用物理层信息和人工噪声来实现机密性。研究者已经提出了一种使用基于服务质量(QoS)的视角的秘密发送波束成形方法，其中在发送的信号中添加了适当数量的人工噪声以使中的窃听者感到困惑。在物理层安全性的思想的推动下，通过最小化远程估计器的估计误差协方差，同时在中将窃听者的误差协方差保持在一定水平以上，得到了具有反馈的最优传输调度。当没有反馈时，使用数据传输速率在中给出了类似的结果。但是由于随机传输，合法用户的性能降低了。通过在信息承载信号中添加人为产生的噪声来实现保密，这样它就不会降低中预期接收器的信道质量。此外，后绪研究者分析了多个发射天线的问题。研究已经表明，人们可以保证合法接收机者的预期的协方差不受影响，而窃听者的预期误差协方差仍然受到注入噪声的影响。最近，对于分布式安全融合估计问题，研究者使用基于融合估计误差协方差矩阵的人工噪声实现了完美的预期保密。

以上所有工作均假设带宽资源充足。尚未研究在受限带宽下针对窃听者的分布式安全融合估计问题。从这个意义上讲，本发明研究了带宽受限的CPS分布式信息估计的机密性问题。研究已经指出，与矢量量化方法相比，维数降低方法更适合于解决带宽约束问题。在维数约简融合框架下，只有每个局部估计的部分分量可以传递到融合中心，因此，带宽约束的CPS的降维融合估计的机密性问题具有挑战性。在本发明中，基于物理过程和系统信息，本发明给出了人工噪声设计方法，使得窃听期望协方差的迹无界，而防御者的预期误差协方差在一定条件下仍然有界。并提出了一些充分条件和设计的人工噪声功率，以保证有效的噪声插入策略。

综上所述，现有技术存在的问题是：

由于CPS的高度开放性，CPS容易受到网络安全威胁。基本的安全机密性差，由于无线介质的广播性质，无线信道上的传输数据可能被窃听者拦截。因此，机密性成为CPS的基本要求和根本问题；目前尚未研究在受限带宽下针对窃听者的分布式安全融合估计问题。