Über Angriffe mit falschen Daten in robuster, sensorsystembasierter Schätzung

Die Zustandsabschätzung in kritischer vernetzter Infrastruktur wie dem Verkehrs- und Elektrizitätsnetz (Smart Grid) wird zunehmend wichtiger. Folglich wurde die Sicherheit von Zustandsabschätzungsalgorithmen als ein wichtiger Entwurfsfaktor identifiziert, um kritische Infrastrukturen zu schützen. In diesem Papier untersuchen wir Angriffe mit falschen Daten auf die robuste Zustandsabschätzung in multi-sensorbasierten Systemen. Konkret nehmen wir an, dass es eine Gruppe angreifender (feindlicher) Entitäten gibt, die die Integrität des Zustandsestimatators gefährden wollen, indem sie bestimmte Sensoren kapern und deren Ausgaben verfälschen. Wir betrachten eine zugrunde liegende Klasse unsicherer (diskreter Zeit) Systeme und skizzieren einen dezentralen, mengenwerten Zustandsabschätzungsalgorithmus, der rekursiv eine ellipsoide Menge aller Zustandsabschätzungen erzeugt, die mit den Messungen und Modellannahmen konsistent sind. Wir zeigen dann, dass die verz distorted Messwerte sorgfältig gestaltet werden müssen, damit der Angriff unentdeckt bleibt. Insbesondere berechnen wir eine Menge dieser Messwerte, die mit den Modellannahmen konsistent ist. Diese Menge bildet die Grundlage für einen Test zur Erkennung von Angriffen mit falschen Daten und bietet ein quantitatives Maß für die Widerstandsfähigkeit des Systems gegen solche Angriffe. Wir diskutieren auch kurz, wie ein Angreifer seinen Angriff mit falschen Daten in einer optimalen Weise gestalten kann, während sichergestellt wird, dass er unentdeckt bleibt.