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Secure multi-party computation-based distributed state estimation against hybrid attacks
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AI
DOI：10.1177/09596518261422591.png)
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摘要
En 中文
本文研究了数据传输的隐私性和分布式状态估计在数据完整性攻击下的安全性。假设每个传感器都配备有伪随机数生成器和缓冲区，分别用于编码传输数据和存储当前编码数据。针对诚实但好奇的传感器之间的共谋行为，通过多方计算计算相邻传感器的创新和，以确保状态更新不会向相邻传感器共享自身状态。传感器的隐私泄露风险被量化为隐私指标，并推导出最小隐私保护措施。此外，针对涉及数据隐私保护和攻击检测的多方场景，开发了一种检测范式。考虑半诚实传感器与外部攻击者共谋的情况，其中前者向后者泄露所有信息并引导其发起攻击。利用缓冲区和多方计算，可通过二次确认方法有效检测遭受外部攻击的通信信道。在特定攻击模型下，该方法还能去除攻击信号，以确保估计器的估计精度。最后，通过无人机示例验证了所提出方法的有效性。
Keyword:
state estimation
data integrity attacks
privacy preserving
