生物医学模块中的自适应网络安全：基于动态规划神经网络的保护机制，用于防范针对马尔可夫链生成数据的攻击

《Engineering Science and Technology, an International Journal》：Adaptive cybersecurity in bio-medical modules: A dynamic programming neural network-based protection for Markov-chain fabricated data attacks

基于马尔可夫链模型的化疗系统网络攻击防御机制研究。提出数据驱动滑模观测器（DDSMO）检测虚假数据注入（FDI）攻击，结合动态拒绝补偿器（DRC）和目标表示启发式动态规划（GrHDP）实现自适应参数调整，有效抑制攻击影响并降低化疗副作用，性能提升达60.23%。

　　在现代生物医学工程领域，随着通信技术的快速发展，远程监测和控制药物输送系统已经成为一种常见且重要的应用方式。尤其是在癌症治疗中，化疗系统通过通信网络将生物传感器采集的测量信号传输至控制中心，从而实现对药物输送的精确控制。然而，这种依赖通信网络的系统也面临着潜在的网络安全威胁，其中虚假数据注入（False Data Injection, FDI）攻击尤为突出。FDI攻击通过向系统中注入虚假数据，可能导致测量信号失真，进而影响治疗效果和患者安全。因此，如何有效识别和应对这些攻击，成为保障生物医学系统安全运行的关键问题。

为了应对FDI攻击带来的挑战，本文提出了一种两阶段的防御机制。该机制首先利用数据驱动的滑模观测器（Data-Driven Sliding Mode Observer, DDSMO）来检测肿瘤信号中的异常情况。滑模观测器是一种非线性观测器，它通过滑模面的设计，能够对系统状态进行快速估计，并对异常情况进行识别。传统的滑模观测器通常需要系统的数学模型来进行设计，而本文所采用的DDSMO则通过输入输出（I/O）数据来实现对系统状态的估计，从而避免了对系统模型的依赖。这种方法特别适用于那些模型难以准确建立或存在不确定性的情况，如生物医学系统。

在检测到异常信号后，第二阶段的防御机制通过动态拒绝补偿器（Dynamic Rejection Compensator, DRC）来补偿攻击对系统输出的影响。DRC是一种先进的控制策略，它结合了观测器和反馈控制器的功能，能够估计外部干扰并进行相应的补偿。在本文中，为了实现对攻击的动态响应，采用了目标表示的启发式动态规划（Goal Representation Heuristic Dynamic Programming, GrHDP）算法来调整DRC中的参数。GrHDP算法能够在不断变化的环境中自适应地更新控制器参数，从而提高系统的鲁棒性和应对能力。通过这种方式，DRC不仅能够有效消除攻击带来的干扰，还能在不影响治疗效果的前提下，减少对正常细胞和免疫细胞的副作用。

在实际应用中，化疗系统的控制需要在保证治疗效果的同时，尽可能减少对患者健康的影响。传统的控制方法，如比例积分（Proportional-Integral, PI）控制器和卡尔曼滤波（Kalman Filter, KF）等，虽然在某些情况下表现良好，但在面对复杂的非线性系统和不确定性时，往往存在局限性。例如，PI控制器在处理动态变化的系统时可能不够灵活，而KF则在系统模型不确定的情况下难以提供准确的估计。相比之下，本文提出的防御机制在多个方面展现出显著的优势。通过DDSMO对系统进行实时监测，能够快速识别出攻击的存在；而GrHDP算法则通过动态调整DRC的参数，使系统能够自适应地应对各种攻击类型，从而提高了整体的防御能力。

为了验证所提出防御机制的有效性，本文通过仿真实验对网络化化疗系统进行了测试。实验结果表明，与传统的无防护方法相比，该机制在治疗效果和系统稳定性方面都有明显提升。具体而言，与无防护系统相比，本文提出的防御机制在治疗效果上提高了60.23%；与基于DDSMO的模型预测控制器（Model Predictive Controller, MPC）相比，提升了37.48%；与基于强化学习（Reinforcement Learning, RL）的卡尔曼滤波器相比，提升了35.95%；与基于比例积分的卡尔曼滤波器相比，提升了70.44%。这些数据表明，所提出的防御机制在应对FDI攻击方面具有较高的效率和可靠性。

此外，本文还探讨了化疗系统中可能面临的其他类型的网络攻击，如分布式拒绝服务（Distributed Denial of Service, DDoS）攻击、供应链攻击、重放攻击和无线信号干扰等。这些攻击可能对系统的通信和数据传输造成严重影响，进而影响治疗效果和患者安全。然而，FDI攻击因其能够直接篡改测量信号，成为最具破坏性的攻击类型之一。因此，本文重点研究了FDI攻击对化疗系统的影响，并提出了相应的防御策略。

在实际的网络化化疗系统中，生物传感器、药物输注泵和控制编程单元之间的数据交换是实现远程监测和控制的关键。这些设备通过通信网络传输数据，使得治疗过程能够实时进行调整。然而，这种数据传输过程也容易受到攻击的影响，尤其是在系统存在不确定性或模型不完整的情况下。为了提高系统的安全性，本文采用了一种基于马尔可夫跳跃过程（Markov Jump Process, MJP）的建模方法。MJP是一种能够描述系统在不同状态之间随机切换的数学工具，它特别适用于处理具有不确定性和随机性特征的网络攻击。通过将FDI攻击建模为MJP，本文能够更准确地捕捉攻击的随机性和不可预测性，从而为防御策略的设计提供理论支持。

在实际的系统设计中，检测和防御机制的结合至关重要。传统的检测方法，如主成分分析（Principal Component Analysis, PCA）、卡尔曼滤波（KF）及其改进版本（如扩展卡尔曼滤波EKF和无迹卡尔曼滤波UKF）等，虽然在某些情况下表现良好，但它们通常需要系统的数学模型，这在实际应用中可能难以实现。相比之下，本文提出的DDSMO方法能够利用实际的I/O数据进行系统状态的估计，从而避免了对模型的依赖。这种方法不仅提高了检测的准确性，还增强了系统的适应性，使其能够在复杂的网络环境中有效运行。

在防御机制的设计中，DRC作为一种先进的控制策略，能够有效应对系统中的干扰和攻击。然而，DRC的有效运行依赖于对观测器和反馈控制器的精确调参。为此，本文引入了GrHDP算法，通过在线学习的方式动态调整DRC的参数，使其能够适应不断变化的攻击模式。GrHDP算法结合了启发式动态规划（Heuristic Dynamic Programming, HDP）和目标表示（Goal Representation）的思想，能够在不依赖固定奖励函数的情况下，实现对系统状态的优化控制。这种方法特别适用于那些需要实时调整和动态响应的系统，如网络化化疗系统。

综上所述，本文提出了一种基于DDSMO和GrHDP的两阶段防御机制，用于应对网络化化疗系统中可能发生的FDI攻击。该机制通过实时监测和动态补偿的方式，有效提高了系统的安全性和稳定性。与传统方法相比，本文的方法在治疗效果和系统性能方面都有显著提升，特别是在处理复杂非线性和不确定性问题时表现出更强的适应性。未来的研究可以进一步探索该机制在其他生物医学系统中的应用，以及如何通过改进算法和优化参数来提高其性能。此外，随着网络安全威胁的不断演变，还需要不断更新和改进防御策略，以确保生物医学系统的长期安全和稳定运行。