网络攻击下的安全分布式估计问题研究

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项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号：
    61503088
  • 项目类别：
    青年科学基金项目
  • 资助金额：
    21.0万
  • 负责人：
    吴昊
  • 依托单位：
    国家计算机网络与信息安全管理中心
  • 学科分类：
    F03.自动化
  • 结题年份：
    2018
  • 批准年份：
    2015
  • 项目状态：
    已结题
  • 起止时间：
    2016-01-01 至2018-12-31

项目摘要

Cyber attacks can cause great damage to the performance and feasibility of distributed estimation, and further lead to the distributed estimation based system control, optimization, monitoring and management severely compromised. The characteristics of high intelligence, high flexibility and strong camouflage of cyber attacks further exacerbate the extent of security threats. Therefore, it has important significance to the reliability and robustness of distributed estimation and the system security when considering the impact of cyber attacks. Considering that the current studies about the secure distributed estimation are very limited, some challenging issues deserve further investigation including the following: .（1） Design of robust distributed estimation algorithm in order to obtain optimal consensus estimation by isolating the impact of cyber attacks; .（2） Security vulnerabilities exploiting of the existing attack detection strategies; specifically, the design of the false data injection attack for distributed estimation; .（3） Use game theory to study the offensive and defensive game problem in distribution estimation, where it is necessary to establish a reasonable game model for distributed estimation and provide the global optimum protection policy by the Nash equilibrium point analysis.
网络攻击给分布式估计在估计性能甚至可实施性上带来严重问题，并进一步导致以分布式估计为基础的系统控制、优化、监控以及管理功能受到严重损害。网络攻击的高智能性、高灵活性和强伪装性又进一步加剧了安全威胁的程度。因此，研究分布式估计问题时考虑网络攻击的影响对分布式估计的可靠性、鲁棒性以及系统的安全性具有重要的意义。另外，考虑到目前国内外有关网络攻击下的安全分布式估计问题研究结果还很有限，本项目拟针对此问题分别从防护者的角度、攻击者的角度及结合两者的角度研究安全分布式估计方法，主要的研究内容包括：(1)设计针对网络攻击的鲁棒分布式估计算法，以通过隔离网络攻击的影响获得一致最优估计；(2)挖掘现有有关分布式估计的攻击检测安全漏洞，设计分布式估计下的虚假数据注入攻击方式；(3)利用博弈理论研究分布式估计攻防问题，针对分布式估计中的攻防博弈过程建立合理的博弈模型并通过纳什均衡点分析设计全局最优防护策略。

结项摘要

分布式估计中的网络安全问题对传统估计理论提出了新的挑战，研究分布式估计问题时考虑网络攻击的影响具有重要的实际意义。本项目的研究内容主要包括如下三个方面。首先，设计针对网络攻击的鲁棒分布式估计算法。其次，挖掘分布式估计下的虚假数据注入攻击方式。最后，利用博弈理论研究分布式估计攻防问题。.针对研究内容一，设计了一种安全分布式参数估计算法，分析结果显示该算法对任意的完整性攻击均能保证估计误差收敛至有界范围，最后，建立了一套节点信任度数学模型，并在含有50个节点的物联网系统上做了验证实验。该成果对物联网系统安全分布式估计提供了新的算法设计与理论分析结果。目前该成果以论文形式在投于国际期刊《IEEE Transactions on Automation Science and Engineering》（ID：T-ASE-2018-815）。.针对研究内容二，从攻击者的角度研究了在攻击能力固定的情况下，对一致性收敛速率破坏最大的攻击方式，该成果给分布式系统在一致性通信过程中链路脆弱度提供了一种定量的评价方式，也对通信链路安全防护资源配置提供了重要参考。目前该成果以论文形式已被国际会议2016 Chinese Control and Decision Conference录用。.针对研究内容三，从攻防对抗的角度分别研究了物联网系统中分散式攻击检测、集中式攻击检测与协作式攻击检测架构下的攻防博弈问题。对分散式攻击检测，重点分析了攻防双方资源配置行为，并提出了一种基于采样的连续核博弈模型纳什均衡点计算算法，该算法能够消除已有算法对模型的限制，并在节省计算资源方面有优势。对集中式攻击检测，提出了一种最优的攻击力配置方法，分析了纳什均衡存在性并设计了一种计算算法。对协作式攻击检测，提出了一种基于一致性的分布式检测算法，分析了博弈模型纳什均衡存在性、唯一性与收敛性。该部分成果对网络化系统中的攻防博弈问题提供了新的理论分析结果。相关成果以论文形式分别发表于国际SCI期刊《Information Sciences，2018》、《Computers & Security，2018》、《IEEE Transactions on Information Forensics and Security (Regular paper),2018》（CCF推荐A类一篇、B类两篇）。

项目成果

期刊论文数量（3）
专著数量（0）
科研奖励数量（0）
会议论文数量（1）
专利数量（0）
Multi-source fusion-based security detection method for heterogeneous networks
基于多源融合的异构网络安全检测方法
  • DOI：
    10.1016/j.cose.2018.01.003
  • 发表时间：
    2018-05
  • 期刊：
    Computers & Security
  • 影响因子：
    5.6
  • 作者：
    Hao Wu;Zhonghua Wang
  • 通讯作者：
    Zhonghua Wang
A game theory based collaborative security detection method for internet of things systems
基于博弈论的物联网系统协同安全检测方法
  • DOI：
    10.1109/tifs.2018.2790382
  • 发表时间：
    2018
  • 期刊：
    IEEE Transactions on Information Forensics and Security
  • 影响因子：
    6.8
  • 作者：
    Hao Wu;Wei Wang
  • 通讯作者：
    Wei Wang
Game theoretical security detection strategy for networked systems
网络系统的博弈论安全检测策略
  • DOI：
    10.1016/j.ins.2018.04.051
  • 发表时间：
    2018-07-01
  • 期刊：
    INFORMATION SCIENCES
  • 影响因子：
    8.1
  • 作者：
    Wu, Hao;Wang, Wei;Li, Zhengguo
  • 通讯作者：
    Li, Zhengguo

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其他文献

生物滴滤池处理丙烯酸甲酯废气及细菌群落分析
  • DOI：
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  • 发表时间：
    2017
  • 期刊：
    环境科学与技术
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  • 作者：
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  • 通讯作者：
    尹成日
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    10.13722/j.cnki.jrme.2017.1655
  • 发表时间：
    2018
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  • 作者：
    杜萍;董媛媛;张转运;吴昊;孙玉娥
  • 通讯作者：
    孙玉娥
民勤退耕区不同年限退耕地土壤理化性质及酶活性
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  • 发表时间：
    2021
  • 期刊：
    干旱地区农业研究
  • 影响因子：
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  • 作者：
    吴昊;王理德;宋达成;郭春秀;王芳琳;何芳兰;赵赫然
  • 通讯作者：
    赵赫然

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课题项目：调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要：

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题，其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子，其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而，TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用，影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法，探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用，为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义，并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路：

科学问题：TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达？
前期研究：已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应，但其具体机制尚不明确。
研究创新点：本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线：包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术：TRIM2与病毒RNA的相互作用分析，IFN-β启动子活性检测。
实验模型：使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

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          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
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