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Localization of Data Injection Attacks on Distributed M-Estimation

机译:分布式M估计的数据注入攻击的本地化

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摘要

This paper describes a distributed statistical estimation problem, corresponding to a network of agents. The network may be vulnerable to data injection attacks, in which attackers control legitimate nodes in the network and use them to inject false data. We have previously shown [1] that the detection metric by Wu et. al in [2], is vulnerable to sophisticated attacks where the attacker mixes normal behaviour and false data injection. In this paper we propose a novel metric that can be computed locally by each agent to detect and localize the novel attack in the network in a single instance.
机译:本文描述了与代理商网络相对应的分布式统计估计问题。网络可能容易受到数据注入攻击的攻击,在这种数据注入攻击中,攻击者控制网络中的合法节点并使用它们注入虚假数据。我们先前已经证明[1],Wu等人的检测指标。 [2]中的al。容易受到复杂攻击的攻击,其中攻击者混合了正常行为和错误数据注入。在本文中,我们提出了一种新颖的度量标准,该度量标准可以由每个代理本地计算,以在单个实例中检测和定位网络中的新颖攻击。

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