一种车联网恶意程序传播最优控制策略及其生成方法

1.本发明涉及车联网技术领域，具体为一种车联网恶意程序传播最优控制策略及其生成方法。


背景技术：

2.5g的到来，信息时代的高速发展加快了车联网(internet of vechicle，iov)发展的脚步。车联网是将车辆、移动用户、和路边设施等智能设备接入网络，实现了车与车、车与人、车与路和车与云的全方位网络连接，它能为人们提供安全及娱乐的服务，同时对推动自动驾驶，建设智慧交通方面具有非常重要的意义。车联网系统是分为感知层、传输层和应用层三层的网络结构，感知层作为车联网系统结构的“神经末梢”，它的功能主要是通过传感器、雷达和定位技术收集车辆周围的路况信息，交通状况等。网络层作为信息交互的重要一环，它的功能主要是接收并整合感知层信息，同时建立数据传输通道，为应用层提供信息传输服务。
3.车联网为人们提供高效、便捷、经济实惠的服务的同时，车联网的安全问题也需要被考虑解决，由于车联网各开放式应用，车联网系统的网络动态结构，导致车联网极易受到恶意程序的攻击，其中不乏有病毒、僵尸、蠕虫等，这些恶意程序在车联网中传播，或是暴露车联网用户的地址位置；或是泄漏用户的个人信息方面导致车联网用户隐私出现问题；或是影响信息传输的及时性，破坏车联网数据的传播导致车联网不能做出正确的响应，影响人们对各交通路段的正常判断；或是恶意程序攻击车联网并且更进一步的控制网络，形成动态链接的僵尸网络，导致网络系统瘫痪，从而严重影响交通运输的正常通行，严重的甚至会造成不可逆的生命财产伤害。


技术实现要素：

4.(一)解决的技术问题
5.针对现有技术的不足，本发明提供一种车联网恶意程序传播最优控制策略及其生成方法，具备不易受到恶意程序攻击，保护用户隐私，信息传输及时，增加车联网稳定性等优点，以解决车联网极易受到恶意程序的攻击，用户的个人信息泄露，信息传输不及时，车联网不稳定等问题。
6.(二)技术方案
7.为实现上述不易受到恶意程序攻击，保护用户隐私，信息传输及时，增加车联网稳定性效果，本发明提供如下技术方案：
8.一种车联网恶意程序传播最优控制策略的生成方法，包括以下步骤：
9.s1、建立车联网系统的恶意程序传播模型
10.通过结合车联网实际情况分析恶意程序传播机制，建立恶意程序在车联网系统的传播模型；
11.s2、列出车联网传播模型的微分方程表达式
12.联网系统以车为主体，当车辆经过某路段，临近各rsu设备和移动设备时，可以建立相应的联系。其中未感染恶意程序的车(s1)、rsu(s2)和移动设备(s3)分别为易感节点s1、s2、s3，感染了恶意程序的车(i1)、rsu(i2)和移动设备(i3)节点为i1、i2、i3。其中微分方程表达式如下：
[0013][0014]
s3、明确恶意程序传播的最优控制策略目标函数
[0015]
需要控制安装对抗补丁的情况达到最大控制车辆设备中的恶意程序，以及最小代价的花费情况，意思是在t0时刻，i1和i2最小的同时控制成本也是最小值。考虑对抗补丁概率：0≤σ≤1；植入对抗补丁的代价权重系数：m＞0，由于车辆的移动性，而对感染了恶意程序的车辆直接采取控制措施相对困难，为此通过在rsu设备中安装植入对抗补丁是最有效的控制方法，目标函数满足在i1(t0)和i1(t0)最小时，控制i1(t0)的最小成本代价解，即最优控制解，能够直接反映控制情况和所需的代价，根据拉格朗日函数与恶意程序的微分方程组，哈密顿函数如下：
[0016]
h(x(t)，u(t)，λ(t)，t)＝l(x(t)，u(t))+λ
t
(t)f(x(t)，u(t)，t)
[0017]
如上述哈密顿函数，方程如下：
[0018]
[0019]
s4、充分考虑优化条件，得出最优控制解
[0020]
为得出最优控制结果，协态变量成立同时，再根据横截条件：
[0021]
λ1(t0)＝0；λ2(t0)＝1；λ3(t0)＝0；λ4(t0)＝1；
[0022]
λ5(t0)＝0；λ6(t0)＝0；λ7(t0)＝0；
[0023]
满足上述条件时，根据极大值原理，可计算出优化条件：
[0024][0025]
即：
[0026][0027]
优选的，所述步骤s1中模型包括恶意程序的传播概率、车联网之间的网络信息传输节点(移动车辆、移动设施、路边设施单元(rsu)以及最优控制因子。
[0028]
优选的，所述步骤s2中r是车联网系统中存在清除恶意程序的对抗补丁的rsu设备；n1某城市车联网系统中的车辆迁入数量；n2是车联网系统中的rsu设备的总数量；n2是车联网系统中的移动设备总数量；β1为恶意程序感染率，表示的是感染了恶意程序的车辆设备与未感染恶意程序的车辆设备进行信息传输时将恶意程序复制给未感染恶意程序的车辆设备的情况。
[0029]
优选的，所述步骤s2中，β2是在rsu设备中感染恶意程序的感染率；β2是各移动设备之间感染恶意程序的感染率；d1该城市车联网系统的车辆迁出率；d2是rsu设备中定期查看之后出现的损耗率；d3是移动用户在车联网系统中不做响应，退出车联网系统的概率；α1是感染恶意程序的rsu设备与车辆进行传输时，恶意程序感染车辆设备的感染率；α2是感染恶意程序的车辆与rsu建立联系传输信息时，恶意程序感染rsu设备的感染率；α3是感染恶意程序的车辆与移动设备建立联系进行信息传输时，恶意程序感染移动设备的感染率。
[0030]
优选的，所述步骤s2中θ1是感染了恶意程序的移动设备与车辆建立联系时，恶意程序感染移动设备的感染率；θ2是感染恶意程序的移动设备与rsu建立联系时，感染恶意程序的感染率；θ3是感染恶意程序的rsu与移动设备建立联系时，感染恶意程序的感染率；σ表示的是在rsu设备中加入清除恶意程序的对抗补丁概率。
[0031]
优选的，所述步骤s3中最优控制策略目标函数：
[0032][0033]
u是控制目标函数的控制变量，最优控制解，即为u(t)＝σ
*
(t)，其中可行域：u(t)∈[0，1]。
[0034]
优选的，所述步骤s3中，协态变量方程组为{λi(t)(i＝1，2，3，4，5，6，7)}，根据协态变量可得如下协态变量微分方程：
[0035][0036][0037][0038][0039][0040][0041]
[0042]
优选的，所述步骤s4中，可得最优控制变量为：
[0043][0044]
一种采用前述方法生成的车联网恶意程序传播最优控制策略。
[0045]
(三)有益效果
[0046]
与现有技术相比，本发明提供了一种车联网恶意程序传播最优控制策略及其生成方法，具备以下有益效果：
[0047]
1、该车联网恶意程序传播最优控制策略及其生成方法，通过在rsu设备中加入清除恶意程序的对抗补丁，该对抗补丁能够及时修复被恶意程序攻击的rsu设备，并且它具有显著的复制和传播能力，同时能对车辆设备进行补丁修复，在较大程度上提高了车联网的安全性。
[0048]
2、该车联网恶意程序传播最优控制策略及其生成方法，通过计算最优控制的成本代价控制在最低情况下恶意程序控制在最小范围，解决了车联网极易受到恶意程序的攻击，用户的个人信息泄露，信息传输不及时，车联网不稳定等问题。
附图说明
[0049]
图1为本发明实施例控制策略生成方法的流程示意图；
[0050]
图2为本发明实施例控制策略中恶意程序在车联网系统的传播模型示意图。
具体实施方式
[0051]
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
[0052]
实施例：
[0053]
请参阅图1-2，本发明提供的车联网恶意程序传播最优控制策略的生成方法，包括以下步骤：
[0054]
s1、建立车联网系统的恶意程序传播模型
[0055]
通过结合车联网实际情况分析恶意程序传播机制，建立恶意程序在车联网系统的传播模型，模型考虑了恶意程序的传播概率、车联网之间的网络信息传输节点(移动车辆、移动设施、路边设施单元(rsu)以及最优控制因子。
[0056]
s2、列出车联网传播模型的微分方程表达式
[0057]
联网系统以车为主体，当车辆经过某路段，临近各rsu设备和移动设备时，可以建立相应的联系。其中未感染恶意程序的车(s1)、rsu(s2)和移动设备(s3)分别为易感节点s1、s2、s3，感染了恶意程序的车(i1)、rsu(i2)和移动设备(i3)节点为i1、i2、i3，其中微分方程表达式如下：
[0058][0059]
其中β2是在rsu设备中感染恶意程序的感染率；β2是各移动设备之间感染恶意程序的感染率；d1该城市车联网系统的车辆迁出率；d2是rsu设备中定期查看之后出现的损耗率；d3是移动用户在车联网系统中不做响应，退出车联网系统的概率；α1是感染恶意程序的rsu设备与车辆进行传输时，恶意程序感染车辆设备的感染率；α2是感染恶意程序的车辆与rsu建立联系传输信息时，恶意程序感染rsu设备的感染率；α3是感染恶意程序的车辆与移动设备建立联系进行信息传输时，恶意程序感染移动设备的感染率，r是车联网系统中存在清除恶意程序的对抗补丁的rsu设备；n1某城市车联网系统中的车辆迁入数量；n2是车联网系统中的rsu设备的总数量；n2是车联网系统中的移动设备总数量；β1为恶意程序感染率，表示的是感染了恶意程序的车辆设备与未感染恶意程序的车辆设备进行信息传输时将恶意程序复制给未感染恶意程序的车辆设备的情况，θ1是感染了恶意程序的移动设备与车辆建立联系时，恶意程序感染移动设备的感染率；θ2是感染恶意程序的移动设备与rsu建立联系时，感染恶意程序的感染率；θ3是感染恶意程序的rsu与移动设备建立联系时，感染恶意程序的感染率；σ表示的是在rsu设备中加入清除恶意程序的对抗补丁概率。
[0060]
s3、明确恶意程序传播的最优控制策略目标函数
[0061]
需要控制安装对抗补丁的情况达到最大控制车辆设备中的恶意程序，以及最小代价的花费情况，意思是在t0时刻，i1和i2最小的同时控制成本也是最小值。考虑对抗补丁概率：0≤σ≤1；植入对抗补丁的代价权重系数：m＞0，由于车辆的移动性，而对感染了恶意程序的车辆直接采取控制措施相对困难，为此通过在rsu设备中安装植入对抗补丁是最有效的控制方法，目标函数满足在i1(t0)和i1(t0)最小时，控制i1(t0)的最小成本代价解，即最优控制解，能够直接反映控制情况和所需的代价，根据拉格朗日函数与恶意程序的微分方程组，哈密顿函数如下：
[0062]
h(x(t)，u(t)，λ(t)，t)＝l(x(t)，u(t))+λ
t
(t)f(x(t)，u(t)，t)
[0063]
如上述哈密顿函数，方程如下：
[0064][0065]
s4、充分考虑优化条件，得出最优控制解
[0066]
为得出最优控制结果，协态变量成立同时，再根据横截条件：
[0067]
λ1(t0)＝0；λ2(t0)＝1；λ3(t0)＝0；λ4(t0)＝1；
[0068]
λ5(t0)＝0；λ6(t0)＝0；λ7(t0)＝0；
[0069]
满足上述条件时，根据极大值原理，可计算出优化条件：
[0070][0071]
即：
[0072][0073]
综上，可得最优控制变量为：
[0074][0075]
采用上述方法生成生成的车联网恶意程序传播最优控制策略，其为最终明确恶意程序传播的最优控制策略目标函数。
[0076]
本发明实施例通过在rsu设备中加入清除恶意程序的对抗补丁，该对抗补丁能够及时修复被恶意程序攻击的rsu设备，并且它具有显著的复制和传播能力，同时能对车辆设备进行补丁修复，在较大程度上提高了车联网的安全性，通过计算最优控制的成本代价控制在最低情况下恶意程序控制在最小范围，解决了车联网极易受到恶意程序的攻击，用户的个人信息泄露，信息传输不及时，车联网不稳定等问题。
[0077]
尽管已经示出和描述了本发明的实施例，对于本领域的普通技术人员而言，可以
理解在不脱离本发明的原理和精神的情况下可以对这些实施例进行多种变化、修改、替换和变型，本发明的范围由所附权利要求及其等同物限定。