数据推断:信息物理融合系统数据泄露威胁范式和防御方法

作者：刘烃^*; 王子骏; 刘杨; 周亚东; 吴江; 鲍远义; 吴桐; 管晓宏

来源：中国科学:信息科学 , 2023, 53(11): 2152-2179.

• 数据安全
• 信息物理融合系统
• 数据泄露威胁范式
• 数据推断

随着计算单元和物理对象的高度集成,信息系统和物理系统正逐渐耦合发展为信息物理融合系统(cyber-physical system, CPS).根据CPS物理系统的客观规律,或业务流程间的复杂关联关系,CPS数据之间存在相互推断的可能;当出现从低安全域数据向高安全域数据的准确推断途径时,将引发推断型数据泄露威胁.本文通过分析数据推断引发的CPS数据泄露事件,从数据窃取和数据推断两个维度,提出数据泄露威胁的范式;将数据推断归纳为3类问题:状态估计问题、参数辨识问题和盲源分离问题,从模型驱动、数据驱动和数据–模型双驱动的角度,总结了数据推断的方法和算法.以电力市场为例,展示了基于公开电价数据推断电力系统关键参数的过程,验证了数据推断可以引发严重CPS数据泄露威胁.同时,分析了现有数据保护方法应对数据推断攻击时面临的挑战,探讨了CPS数据推断防御和数据安全治理的研究方向.

• 单位
  西安交通大学