[论文解读] Colonel Blotto Game for Secure State Estimation in Interdependent Critical Infrastructure

Aidin Ferdowsi, Walid Saad+1 more|arXiv (Cornell University)|Sep 27, 2017

Smart Grid Security and ResilienceEngineering被引用 19

一句话总结

本文提出了一种科隆内尔布洛托博弈框架，用于建模攻击者在相互依赖的关键基础设施（ICIs）中破坏传感器与防御者有限保护资源分配之间的战略互动。通过推导出混合策略纳什均衡，防御者能够随机化传感器保护水平，与非战略性分配相比，将状态估计误差至少降低50%。

ABSTRACT

Securing the physical components of a city's interdependent critical infrastructure (ICI) such as power, natural gas, and water systems is a challenging task due to their interdependence and a large number of involved sensors. In this paper, using a novel integrated state-space model that captures the interdependence, a two-stage cyber attack on an ICI is studied in which the attacker first compromises the ICI's sensors by decoding their messages, and, subsequently, it alters the compromised sensors' data to cause state estimation errors. To thwart such attacks, the administrator of each critical infrastructure (CI) must assign protection levels to the sensors based on their importance in the state estimation process. To capture the interdependence between the attacker and the ICI administrator's actions and analyze their interactions, a Colonel Blotto game framework is proposed. The mixed-strategy Nash equilibrium of this game is derived analytically. At this equilibrium, it is shown that the administrator can strategically randomize between the protection levels of the sensors to deceive the attacker. Simulation results coupled with theoretical analysis show that, using the proposed game, the administrator can reduce the state estimation error by at least $ 50\\% $ compared to a non-strategic approach that assigns protection levels proportional to sensor values.

研究动机与目标

• 解决在有限安全资源下保护相互依赖的关键基础设施（ICIs）并应对传感器级网络物理攻击的挑战。
• 将攻击者针对传感器的攻击与防御者分配保护资源之间的战略互动建模为科隆内尔布洛托博弈。
• 开发一种博弈论框架，考虑电力、天然气和供水系统之间在状态估计中的相互依赖性。
• 提供一种混合策略纳什均衡解，使防御者能够通过随机化保护分配来欺骗攻击者。
• 证明战略性保护资源分配相较于按价值比例分配的非战略性方法，可显著降低状态估计误差。

提出的方法

• 使用带有相互依赖矩阵的耦合动力学，为相互依赖的电力、天然气和供水基础设施构建统一的状态空间模型。
• 将两阶段攻击建模为：通过消息解码实现传感器破坏，随后注入数据以引发估计误差。
• 将防御者策略定义为根据传感器在状态估计中的重要性，在各传感器上分配有限的保护资源。
• 构建一个科隆内尔布洛托博弈，其中攻击者和防御者在传感器战场分配资源，防御者的目的是最小化估计误差。
• 通过解析方法推导出混合策略纳什均衡，使防御者能够随机化保护水平并欺骗攻击者。
• 将博弈论解集成到基于卡尔曼滤波的状态估计框架中，以评估在攻击下的性能表现。

实验结果

研究问题

• RQ1 防御者如何在相互依赖的关键基础设施中，对传感器最优分配有限的保护资源，以最小化状态估计误差？
• RQ2 电力、天然气和供水系统之间的相互依赖性对安全资源的战略分配有何影响？
• RQ3 与非战略性、按价值比例分配的保护方式相比，混合策略科隆内尔布洛托博弈均衡在安全性方面有何改进？
• RQ4 在两阶段传感器破坏攻击中，保护水平的战略随机化在多大程度上可以欺骗智能攻击者？
• RQ5 所提出的博弈论防御策略在定量上实现了多大程度的估计误差降低？

主要发现

• 所提出的科隆内尔布洛托博弈框架使防御者能够实现混合策略纳什均衡，从而战略性地随机化传感器保护水平。
• 防御者的均衡策略通过使攻击者难以预测高价值目标，有效欺骗了攻击者，降低了其成功率。
• 仿真与理论分析表明，与非战略性、按价值比例分配的保护方式相比，所提方法可将状态估计误差至少降低50%。
• 相互依赖模型捕捉了跨系统的动态特性，表明一个基础设施中的故障或攻击可能传播并降低其他系统的性能。
• 博弈论方法优于传统非战略性防御机制，因其显式建模了攻击者意图和资源约束。
• 所推导的均衡确保了对隐蔽的、包含传感器破坏与数据注入的两阶段攻击的鲁棒性，即使在防御者资源有限的情况下亦然。