[发明专利]基于隐私保护的无人机群通信网络异常检测及溯源方法

权利要求书

1.一种基于隐私保护的无人机群通信网络异常检测及溯源方法，其特征在于，包括以下步骤：首先，使用NDlog引导推理过程，得到无人机之间的通信规则，长机根据通信规则和自身飞行记录推断出僚机的预期飞行记录；然后，将谓词记录进行编码，构建以时间戳为根的MHT，从树的叶结点到根迭代计算根节点的散列值；其次，僚机给长机提供相关参数，长机利用相关参数计算根的散列值，并与前面计算出的散列值进行比较；最后，使用控制流图找出异常之间的关系以及事件的执行序列构建故障树，通过故障树找出根本原因。

2.根据权利要求1所述基于隐私保护的无人机群通信网络异常检测及溯源方法，其特征在于：所述的NDlog基于Datalog，包括一组声明性规则，分隔谓词的逗号表示逻辑连接，同时支持位置说明符在每个规则中存储信息，用后跟属于的‘@’符号表示。

3.根据权利要求1所述基于隐私保护的无人机群通信网络异常检测及溯源方法，其特征在于：将谓词记录进行编码，得到相应的‘0’、‘1’字符串，使用该字符串构建以时间戳为根的MHT，各结点的左子结点标记为‘1’，右子结点标记为‘0’，从树的底部叶结点到树的根结点，迭代计算出根结点的散列值；散列值若相等表示僚机无异常，反之表示存在异常。

4.根据权利要求1或3所述基于隐私保护的无人机群通信网络异常检测及溯源方法，其特征在于：第i号无人机的散列值由下列式子得到：

H_i＝H(H(bit_data_(i)||parent_bit_data_(i))||H_{left_child(i)}||H_{right_child(i)}||H_MSG)

Rhash＝H(H(timestamp)||H(msgID)||H_i)

式中，bit_data_(i)表示当前节点的值，parent_bit_data_(i)表示父节点的值，H_{left_child(i)}表示当前节点左节点的散列值，H_{right_child(i)}表示当前节点右节点的散列值。

5.根据权利要求1所述基于隐私保护的无人机群通信网络异常检测及溯源方法，其特征在于，构建故障树的步骤包括：一个程序在控制流图中执行流中的第一个模块时，该流程的后续模块也按序执行，利用控制流图找到并构建出异常与原因之间的关系；用FS_(T)表示模板T出现时后序模板的出现，PS_(T)表示T的先验模板，计算FS_(T)与PS_(T)的可能性以及后序可能性F_i和先验可能性P_i。

6.根据权利要求1所述基于隐私保护的无人机群通信网络异常检测及溯源方法，其特征在于，根本原因定位包括以下步骤：选择DBSCAN算法进行聚类，对每个簇计算K-means C_mn和K-medoids C_md这两个中心，选择最大的一个作为距离的阈值；当输入点N到达时，将其聚类到最近的组，计算各结点到两个中心的距离，选择最小值与阈值进行比较，判断该点是否异常；检测到异常后，将其与所学攻击模式进行匹配，找出攻击模式。

7.根据权利要求6所述基于隐私保护的无人机群通信网络异常检测及溯源方法，其特征在于，簇中的点用表示，对每个簇计算簇内各点的均值K-means C_mn以及簇中表示的点K-medoids C_md这两个中心，选择最大的一个作为距离的阈值，计算式如下：

当输入点N到达时，将其聚类到最近的组，计算各结点到两个中心的距离，选择最小值与阈值进行比较，判断该点是否异常；两点间的距离计算式如下：

式中，

按照下式判断该点是否异常：