[论文解读] Networked Control under Random and Malicious Packet Losses

Ahmet Cetinkaya, Hideaki Ishii+1 more|arXiv (Cornell University)|Jun 16, 2016

Smart Grid Security and Resilience参考文献 50被引用 3

一句话总结

本文提出了一种统一的概率模型，用于分析网络化控制系统中随机与恶意分组丢失的联合影响。通过使用尾概率条件刻画故障率，并结合李雅普诺夫型函数的事件触发控制，建立了几乎必然渐近稳定的充分条件，同时识别出可引发不稳定的攻击策略。数值验证表明，在选择性攻击下存在不稳定的临界阈值。

ABSTRACT

We study cyber security issues in networked control of a linear dynamical system. Specifically, the dynamical system and the controller are assumed to be connected through a communication channel that face malicious attacks as well as random packet losses due to unreliability of transmissions. We provide a probabilistic characterization for the link failures which allows us to study combined effects of malicious and random packet losses. We first investigate almost sure stabilization under an event-triggered control law, where we utilize Lyapunov-like functions to characterize the triggering times at which the plant and the controller attempt to exchange state and control data over the network. We then provide a look at the networked control problem from the attacker's perspective and explore malicious attacks that cause instability. Finally, we demonstrate the efficacy of our results with numerical examples.

研究动机与目标

• 为应对由于通信信道不可靠而易受随机故障与恶意攻击共同影响的工业控制系统日益增长的网络安全隐患。
• 开发一种通用的概率框架，统一分析网络化控制系统中随机分组丢失与恶意攻击的联合影响。
• 研究在随机与恶意分组丢失共同作用下，事件触发控制的稳定性，包括最坏情况的攻击场景。
• 为所提模型下几乎必然渐近稳定的充分条件提供理论保障，并给出反馈增益的明确设计指导。
• 从攻击者视角分析系统，识别出即使存在随机丢失，恶意攻击仍可导致系统不稳定的条件。

提出的方法

• 引入对平均分组交换失败次数的尾概率条件，以统一随机与恶意丢失的建模。
• 采用时变非时齐的二值马尔可夫链对随机丢失进行建模，以捕捉可靠性随时间变化的特性。
• 采用受反应式干扰启发的恶意攻击模型，其中攻击几乎必然有界，且可依赖于随机丢失状态。
• 应用李雅普诺夫型函数刻画事件触发时刻，并推导闭环系统的稳定性条件。
• 采用反馈增益重设计策略，在攻击超过安全阈值时恢复系统稳定性。
• 通过在多种攻击策略下进行数值仿真验证结果，包括状态依赖型与选择性攻击。

实验结果

研究问题

• RQ1 如何在网络化控制系统的统一概率框架下建模随机与恶意分组丢失？
• RQ2 在同时存在随机与恶意分组丢失的情况下，几乎必然渐近稳定在何种条件下可实现？
• RQ3 哪些攻击策略可导致网络化控制系统的不稳定？它们与随机传输故障如何相互作用？
• RQ4 攻击策略与随机丢失事件之间的依赖关系如何影响系统稳定性？
• RQ5 当恶意攻击超过安全阈值时，能否通过重设计反馈增益来恢复系统稳定性？

主要发现

• 所提出的模型通过尾概率条件，将随机丢失与恶意攻击（如反应式干扰）统一于单一概率框架内。
• 对于独立的随机与恶意丢失，若联合故障率低于由李雅普诺夫函数分析导出的阈值，系统将保持几乎必然渐近稳定。
• 在选择性攻击策略（72）下，当平均故障率超过 σ = 0.7 时，系统发散，满足定理 IV.2 中的不稳定性条件（57）。
• 数值结果表明，在攻击（72）且 τ = 3 的条件下，平均故障次数趋近于 2/3，该值构成临界阈值：ρ < 2/3 表明稳定，σ > 2/3 表明不稳定。
• 当攻击依赖于系统状态（例如仅当 ln V(x(t)) ≤ ζ 时）时，攻击者可使系统维持在有界水平附近（ζ = 50），实现持续的不稳定性，而无需导致完全发散。
• 通过将反馈增益重设计为 K = -1.9，即使在相同攻击策略下，系统仍可实现几乎必然渐近稳定，因为联合故障率 ρ = 0.744 仍低于稳定阈值。