[发明专利]一种基于时频域分析的充电网络注入式攻击检测方法、系统、终端及可读存储介质

说明书

本发明公开了一种基于时频域分析的充电网络注入式攻击检测方法、系统、终端及可读存储介质，该方法包括：利用基于时域的攻击检测进行初步检测；其中，若瞬时跟踪偏差和历史跟踪偏差标准差中存在一个以上的异常特征，执行二次检测；否则，视为当前充电网络未受到攻击；利用基于频域的攻击检测进行二次检测，其中，基于历史输出电流的频谱数据提取频谱峰值频点，若非低频范围内存在所述频谱峰值频点，当前充电网络受到攻击，否则，视为当前充电网络未受到攻击。本发明所述方法兼顾数据的时域特征和频域特征，能够有效捕捉时域范围内充电模块输出分布的偏离，同时针对虚假数据注入式攻击在频域内的弱隐蔽性，引入频谱分析，有效提高攻击检测准确率。

技术领域

本发明属于网络安全技术领域，具体涉及一种基于时频域分析的充电网络注入式攻击检测方法、系统、终端及可读存储介质。

背景技术

城市公共交通在朝着“高效率，低排放”的目标发展。因此对储能式有轨电车的大规模部署在充电网络的可靠性有着更高的要求。

目前应用广泛的储能式有轨电车充电网络，其在安全防护方面采用的数据安全检测技术为传统的坏数据检测技术。但是随着网络在不同应用领域的拓展，节点间的通信通道数量和数据交换量都在不断增加，随着协同控制、无线通信等技术的引入，同时也将以注入式攻击为首的新型网络攻击引入到系统中。现有的坏数据检测机制中，检测系统仅通过对比估计值与实测值的一致性进行诊断，因此其仅能检测系统的故障输出，而攻击的注入导致系统估计值与实测值出现趋于一致的异常波动无法有效识别，从而导致坏数据检测机制失效，极大的危害系统的安全可靠运行。

因此，针对现有技术的缺陷，继续研究一种能够应用于储能式有轨电车充电网络的虚假数据注入式攻击检测方法识别的方法时极有必要的，用于识别攻击是否存在攻击。

发明内容

本发明的目的是针对现有的坏数据检测机制无法准确检测充电网络中虚拟数据注入式攻击的问题，提供一种基于时频域分析的充电网络注入式攻击检测方法、系统、终端及可读存储介质。所述方法兼顾数据的时域特征和频域特征，能够有效捕捉时域范围内充电模块输出分布的偏离，同时针对虚假数据注入式攻击在频域内的弱隐蔽性，引入基于频谱分析的辅助检测手段，能够有效提高攻击检测准确率。

一方面，本发明提供的一种基于时频域分析的充电网络注入式攻击检测方法，包括如下步骤：

步骤S01：利用基于时域的攻击检测进行初步检测；

其中，计算充电模块的瞬时跟踪偏差幅值和历史跟踪偏差标准差，若瞬时跟踪偏差和历史跟踪偏差标准差中存在一个以上的异常特征，则执行步骤S02；否则，视为当前充电网络未受到攻击；

步骤S02：利用基于频域的攻击检测进行二次检测；

其中，采集充电模块的历史输出电流，并进行傅里叶变换得到历史输出电流的频谱数据，并基于所述频谱数据提取到频谱峰值频点，若非低频范围内存在所述频谱峰值频点，当前充电网络受到攻击，否则，视为当前充电网络未受到攻击；

所述低频范围是由0Hz及其预设允许精度确定。

由于虚假数据注入式攻击只能躲过基于时域分析的坏数据监测机制而无法躲避频域分析，因此使用频谱分析法，对离散时间信号进行快速傅里叶变换(FFT)，提取各个充电模块实际输出的频谱特征。通过对原数据进行快速傅里叶变换，可以提取原时域数据的频域信息。由于正常充电模块输出的直流电流仅在接近0Hz的低频处存在峰值，若发现频域信息中存在其他位置处持续存在频点，则认为当前系统的输出异常，即确认受到了攻击。

还应当理解，步骤S01和步骤S02分别是基于各个充电模块进行识别的，若其中一个充电模块的数据异常检测出受到攻击，也是视为当前充电网络受到攻击，若是所有都检测出来未受到攻击，视为当前充电网络未受到攻击。