基于协同进化算法的网络控制系统性能与安全性最优折中技术研究

优先出版 计 算 机 应 用 研 究 第32卷
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基金项目：广东省战略性新兴产业核心技术攻关项目(2012A010701004)；湖南省教育厅资助项目(08D092)
作者简介：梁树杰(1981-)，男，硕士，讲师，主要研究计算机应用技术、协同算法；鲁恩名(1971-)，男，博士，教授，主要研究方向为协同系统．
基于协同进化算法的网络控制系统性能与安全性最优折中技术研究
梁树杰1，鲁恩名2
(1．广东石油化工学院高州师范学院 教育信息技术中心，广东 茂名 525200；2．中南大学 信息科学与工程学院，长沙 410083)
摘 要：网络控制系统通过安全机制使得自己免受恶意攻击者的攻击。

然而，传统的安全机制为了保障系统的安全性可能会牺牲网络的性能，因为系统资源的有限性。

本文主要研究通过协同进化算法使得网络控制系统的性能和安全性达到最优折中。

文中以DC 运动系统为例，给出了性能和安全性的折中模型。

同时文中还给出了基于协同进化算法的性能和安全性折中的最优化算法。

实验结果证明协同进化算法能够非常有效的找到网络控制系统折中模型的Nash 平衡。

同时本文给出的模型还非常适用于网络控制系统性能和安全性折中的分析和最优化。

关键词：协同进化算法；网络控制系统；Nash 平衡 中图分类号：TP393 文献标志码：A
Performance and security optimized tradeoff based on coevolutionary algorithm
LIANG Shu-jie 1, LU En-ming 2
(1. Gaozhou Normal College, Guangdong University of Petrochemical Technology, The center for information technology in Education, guangdong, Maoming Guangzhou 525200, China; 2. College of Information Science & Engineering, Central South University, Changsha 410083, China)
Abstract: Networked control systems (NCS) have to be well protected with security mechanisms from malicious attackers on the network (e. g. , Internet). However, the additional security mechanism might sacrifice the performance of the NCS due to limited system resources. This paper addresses the issue of the tradeoff between NCS security and the NCS real-time performance. Using a networked DC motor system as an example, a tradeoff model for performance and security on NCS is presented. This paper also presents a framework of performance –security tradeoff optimization based on coevolutionary genetic algorithm (CGA) for the networked DC motor system. Experiments show that CGA is highly efficient in finding the Nash equilibrium for the tradeoff model on NCS. The framework presented in this paper is also demonstrated to be an effective approach for performance –security tradeoff analysis and optimization on NCS. Key Words: coevolutionary algorithm; networked control systems; Nash equilibrium
0 引言
随着嵌入式系统和无线通信系统的不断发展，网络控制系统(NCS)正变得越来越普遍。

然而，网络，特别是无线网络很容易受到恶意攻击和干扰。

这种攻击和干扰可能造成其所控制系统的无法修复的错误，对使用者造成无法承受的损失。

因此，NCS 的安全性问题正受到越来越的重视。

传统的不具备安全保护功能的NCS 很容易受到恶意攻击，因此非常需要在NCS 中嵌入有效的可扩展的入侵检测系统(IDS)[1-4]。

这种需求使得人们逐渐开始研究支持安全检测功能以及性能评估的NCS 架构。

文献[2]提出了一种关键响应模型，使得NCS 具有对非正常情况具有响应功能。

文献[3]提出了一种有效的基于生物学的多主体系统的检测方法。

这种方法能够用于工业厂房的控制。

文献[4]提出了能够确定和降低NCS 受到恶意攻击的可能性。

当前，许多NCS 都已经具备了安全保护机制。

然而，由于系统资源的有限性，额外的安全负担可能需要牺牲系统的性能。

安全要求通常与其他性能要求相冲突，比如实时动态性能和延时性能。

因此，在NCS 中需要在性能和安全性之间折中。

文献[5]给出了一种性能和安全的折中模型。

在折中目标函数中包含了一系列性能和安全性的衡量标准。

然而，这个模型并没有给出如何在安全和性能之间达到最优折中。

在本文中为了达到安全性和性能之间的最优折中，我们采用了协同进化算法（CGA ）。

作为一种快速发展的最优化算法，CGA 是传统进化算法的一种扩展。

这种算法的模型包含了两个和多个种群。

不同的种群在生态系统中协同进化，并且相互作用，最终使得生态系统不断进化[6]。

CGA 在许多领域得到了广泛的应用[7-8]。

在许多非常困难的问题上，CGA 都证明了其作为优化算法的有效性。

受到这些应用的启发，本文将CGA 应用
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