本发明属于电气自动化领域，具体涉及一种电力巡检无人机的抗攻击能力判定方法及系统。
背景技术：
1、随着经济技术的发展和人们生活水平的提高，电能已经成为了人们生产和生活中必不可少的二次能源，给人们的生产和生活带来了无尽的便利。因此，保障电能的稳定可靠供应，就成为了电力系统最重要的任务之一。
2、目前，无人机巡检技术已经广泛应用于电力系统，给电力系统的巡检工作带来了极大的便利。但是，无人机的网络安全问题也引起了广泛关注。目前，针对无人机的网络攻击方案，主要涉及无人机航线文件的篡改。这种攻击方案同归修改无人机的航线方案，使得无人机偏离预定航线、执行错误任务或失控，给电力巡检等关键基础设施带来安全风险。因此，判定电力巡检无人机的抗攻击能力，就显得尤为重要。
3、目前针对电力巡检无人机的抗攻击能力判定方案，还是采用的传统的计算机领域的计算机网络安全判定方案。但是，这类方案并不是针对无人机的应用场景而设置，因此该类方案的可靠性较差，精确性也较差。
技术实现思路
1、本发明的目的之一在于提供一种可靠性高且精确性好的电力巡检无人机的抗攻击能力判定方法。
2、本发明的目的之二在于提供一种实现所述电力巡检无人机的抗攻击能力判定方法的系统。
3、本发明提供的这种电力巡检无人机的抗攻击能力判定方法，包括如下步骤：
4、s1.控制目标电力巡检无人机模拟正常工作状态；
5、s2.提取目标电力巡检无人机在模拟正常工作状态时的航线文件；
6、s3.对步骤s2提取的航线文件进行解析；
7、s4.根据步骤s3得到的解析结果，进行航线文件校验算法的推算、航点参数的推算和航线文件的修改；
8、s5.将步骤s4得到的修改后的航线文件再次注入正在模拟正常工作状态的目标电力巡检无人机；
9、s6.对注入修改后的航线文件的目标电力巡检无人机进行检测，并根据检测结果完成目标电力巡检无人机的抗攻击能力判定。
10、步骤s2所述的提取目标电力巡检无人机在模拟正常工作状态时的航线文件，具体包括如下步骤：
11、在目标电力巡检无人机模拟正常工作状态时，采用流量采集软件，对控制站与目标电力巡检无人机的通信过程进行文件捕获，通过分析tcp/ip数据包，找到包含航线数据的数据包，并筛选得到航线文件。
12、步骤s3所述的对步骤s2提取的航线文件进行解析，具体包括如下步骤：
13、步骤s2提取的航线文件，包括以下关键特征参数：
14、index：表示航线中的航点序号，且从0开始递增；
15、my_num：表示航点编号，以数组0～n作为编号，n为航点编号最大值，且为正整数；
16、latitude：表示纬度，单位为度，精度为小数点后7位；
17、longitude：表示经度，单位为度，精度为小数点后7位；
18、altitude：表示椭球高度，单位为度，精度为小数点后7位；
19、yaw：表示偏离角，单位为度，精度为小数点后2位；
20、航线文件定义了无人机的飞行路径、飞行起点、飞行终点和中间航点；
21、通过关键字匹配的方式，提取得到步骤s2得到的航线文件中涉及无人机飞行控制的字段，完成航线文件的解析。
22、步骤s4所述的校验算法的推算，具体包括如下步骤：
23、收集现有的航线文件和对应已知的校验值；
24、分析航线文件格式：
25、检查航线文件的文件头和文件尾的字节内容，定位设定的模式或标识符；记录文件头的标识信息，所述标识信息包括文件类型和版本号；检查航线文件的文件尾，判断是否包括校验值或标识信息：若发现设定的模式或标识信息，则通过已知的文件格式文档或已知的文件格式进行校验算法的推算；
26、分析航线文件元数据：将航线文件存放在windows系统中，右键点击航线文件并选择“属性”，查看“详细信息”标签，寻找与校验算法相关的信息；或者，将航线文件存放在linus系统中，采用命令行工具查看文件属性，寻找与校验算法相关的信息；通过查看航线文件内的注释字段或元数据字段，获取校验算法的相关信息，进行校验算法的推算；
27、追踪文件处理：在航线规划软件运行过程中，打开并查看日志文件，获取输出的日志信息，记录日志中与校验算法相关的提示信息或关键字；使用调试工具对航线规划软件进行调试，逐步对航线文件进行跟踪执行，捕捉校验算法相关的函数调用并记录调试过程中捕捉到的函数调用；
28、简单校验和判定：计算航线文件的简单校验和：将航线文件中所有字节的值相加，并与已知的简单校验和的值进行比较：若匹配则初步判定采用了简单校验和算法，否则判定未采用简单校验和算法；
29、crc16判定：采用crc16算法，计算航线文件内容的循环冗余校验值，并比较计算值与航线文件中存储的校验值：若相同则初步判定采用了crc16算法，否则判定未采用crc16算法；
30、md5判定：采用md5算法，计算航线文件内容的散列值，并比较计算值与航线文件中的散列值：若相同则初步判定采用了md5算法，否则判定未采用md5算法；
31、sha-1算法：采用sha-1算法，计算航线文件内容的散列值，并比较计算值与航线文件中的散列值：若相同则初步判定采用了sha-1算法，否则判定未采用sha-1算法；
32、若以上方案均无法完成校验算法的推算，则采用机器学习模型进行校验算法的推算，包括如下步骤：
33、特征提取：统计已有的航线文件的特征信息和对应的检验算法，并构建训练数据集；所述的特征信息包括：航线文件内容中各字节出现的频率，航线文件中用于记录航线文件总字节数的文件长度，航线文件中用于衡量航线文件复杂度的文件熵，航线文件中文件头部的字节序列模式、航线文件中文件尾部的字节序列模式和航线文件的校验值特征；所述的校验值特征包括检验值长度和检验值分布；
34、模型训练：选定随机森林模型作为机器学习模型，并采用构建的训练数据集进行训练得到校验算法推算模型；
35、校验算法推算：统计航线文件的特征信息，并输入到校验算法推算模型，将校验算法推算模型的输出，作为校验算法的推算结果。
36、步骤s4所述的航点参数的推算，具体包括如下步骤：
37、确定修改后的目标电力巡检无人机的目标地址的参数信息；所述参数信息包括经度信息、维度信息和高度信息；
38、以现有的航线文件中规定的航线为基础，重新分配各航点的经度、纬度和高度，使用航线中每对相邻航点的经度和纬度重新计算得到无人机偏转角的修正值，以确保新的航点位置与偏转角匹配，最终得到修改后的航线文件的航点参数；
39、采用如下算式计算相邻两个航点a到b中，从a到b的方位角yaw：
40、yaw＝arctan2(x,y)
41、式中arctan2()为反正切函数；x为横坐标中间变量，且x＝cos(lat2)*sin(δlon)，lat2为航点b的维度，δlon为航点a和b的经度差；y为纵坐标中间变量，且y＝cos(lat1)*sin(lat2)-sin(lat1)*cos(lat2)*cos(δlon)，lat1为航点a的维度；
42、采用如下算式计算相邻两个航点a到b的距离：
43、
44、
45、d＝r*c
46、式中a为第一中间变量；δlat为航点a和b的纬度差，且δlat＝lat2-lat1；c为第二中间变量；d为相邻两个航点a到b的距离；r为地球半径；
47、采用如下算式计算目标点的经纬度
48、
49、
50、式中newlat为调整后航点的纬度；newlot为整后航点的经度；
51、根据比例，调整高度：
52、设定原始航点i到原始航点i+1的距离为di,i+1，原始航点i到原始航点i+1的高度差为δhi,i+1；
53、计算得到新的高度比例ρ为lnew为新航点之间的距离，lold为原始航点之间的距离；
54、计算得到新的高度差δhi',i+1为δhi',i+1＝δhi,i+1*ρ；
55、计算得到新航点的高度hi',i+1为hi',i+1＝hi'+δhi',i+1，hi'为原始航点的高度；
56、最终，完成所有航点的参数的推算。
57、步骤s4所述的航线文件的修改，具体包括如下步骤：
58、若原航线文件采用的是校验和算法，则：在修改后的航线文件中，调整任意设定的无关字段，以保证修改后的航线文件的检验和与原航线文件的检验和一致；
59、若原航线文件采用的是crc算法，则：在修改后的航线文件中，逆向计算crc值，以定位需要补偿的字节，并进行对应的字节补偿；
60、若原航线文件采用的是哈希校验，则：在修改后的航线文件中，采用替代哈希值的方式，调整任意设定的无关字段；
61、对修改后的航线文件，再采用如下步骤进行验证：
62、逻辑一致性验证：验证修改后的航线文件的参数在逻辑上是一致的；所述的参数包括航点坐标、飞行高度和飞行速度；
63、文件格式校验：验证修改后的航线文件的文件格式是正确的，保证文件头、数据段和校验段的格式符合设定的规范；
64、加载验证：在无人机控制软件中加载修改后的航线文件，以验证修改后的航线文件能够被解析和加载。
65、步骤s5所述的将步骤s4得到的修改后的航线文件再次注入正在模拟正常工作状态的目标电力巡检无人机，具体包括如下步骤：
66、若目标电力巡检无人机为android平台控制，则采用恶意攻击软件获取目标电力巡检无人机所对应的android平台中航线文件的位置，并利用android平台的漏洞将修改后的航线文件覆盖原有的航线文件；
67、若目标电力巡检无人机为专用app控制，则采用恶意攻击软件获取目标电力巡检无人机所对应的专用app中航线文件的位置，并利用专用app的漏洞将修改后的航线文件覆盖原有的航线文件。
68、步骤s6所述的对注入修改后的航线文件的目标电力巡检无人机进行检测，并根据检测结果完成目标电力巡检无人机的抗攻击能力判定，具体包括如下步骤：
69、对注入修改后的航线文件的目标电力巡检无人机进行检测：
70、若注入修改后的航线文件的目标电力巡检无人机，能够检测到航线文件已经被非法修改，则判定目标电力巡检无人机的抗攻击能力为合格；
71、若注入修改后的航线文件的目标电力巡检无人机，不能够检测到航线文件已经被非法修改，则判定目标电力巡检无人机的抗攻击能力为不合格。
72、本发明还提供了一种实现所述电力巡检无人机的抗攻击能力判定方法的系统，包括无人机控制模块、文件获取模块、文件解析模块、文件修改模块、文件覆盖模块和能力判定模块；无人机控制模块、文件获取模块、文件解析模块、文件修改模块、文件覆盖模块和能力判定模块依次串联；无人机控制模块用于控制目标电力巡检无人机模拟正常工作状态，并将数据信息上传文件获取模块；文件获取模块用于根据接收到的数据信息，提取目标电力巡检无人机在模拟正常工作状态时的航线文件，并将数据信息上传文件解析模块；文件解析模块用于根据接收到的数据信息，对提取的航线文件进行解析，并将数据信息上传文件修改模块；文件修改模块用于根据接收到的数据信息，根据得到的解析结果，进行航线文件校验算法的推算、航点参数的推算和航线文件的修改，并将数据信息上传文件覆盖模块；文件覆盖模块用于根据接收到的数据信息，将得到的修改后的航线文件再次注入正在模拟正常工作状态的目标电力巡检无人机，并将数据信息上传能力判定模块；能力判定模块用于根据接收到的数据信息，对注入修改后的航线文件的目标电力巡检无人机进行检测，并根据检测结果完成目标电力巡检无人机的抗攻击能力判定。
73、本发明提供的这种电力巡检无人机的抗攻击能力判定方法及系统，通过获取目标电力巡检无人机的航线文件，并进行对应的修改、验证和替换的方式，来判定电力巡检无人机的抗攻击能力；因此本发明不仅针对电力巡检无人机的应用场合设计，能够实现电力巡检无人机的抗攻击能力判定，而且可靠性更高，精确性更好。
1.一种电力巡检无人机的抗攻击能力判定方法，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的电力巡检无人机的抗攻击能力判定方法，其特征在于步骤s2所述的提取目标电力巡检无人机在模拟正常工作状态时的航线文件，具体包括如下步骤：
3.根据权利要求2所述的电力巡检无人机的抗攻击能力判定方法，其特征在于步骤s3所述的对步骤s2提取的航线文件进行解析，具体包括如下步骤：
4.根据权利要求3所述的电力巡检无人机的抗攻击能力判定方法，其特征在于步骤s4所述的校验算法的推算，具体包括如下步骤：
5.根据权利要求4所述的电力巡检无人机的抗攻击能力判定方法，其特征在于步骤s4所述的航点参数的推算，具体包括如下步骤：
6.根据权利要求5所述的电力巡检无人机的抗攻击能力判定方法，其特征在于步骤s4所述的航线文件的修改，具体包括如下步骤：
7.根据权利要求6所述的电力巡检无人机的抗攻击能力判定方法，其特征在于步骤s5所述的将步骤s4得到的修改后的航线文件再次注入正在模拟正常工作状态的目标电力巡检无人机，具体包括如下步骤：
8.根据权利要求7所述的电力巡检无人机的抗攻击能力判定方法，其特征在于步骤s6所述的对注入修改后的航线文件的目标电力巡检无人机进行检测，并根据检测结果完成目标电力巡检无人机的抗攻击能力判定，具体包括如下步骤：
9.一种实现权利要求1～8之一所述的电力巡检无人机的抗攻击能力判定方法的系统，其特征在于包括无人机控制模块、文件获取模块、文件解析模块、文件修改模块、文件覆盖模块和能力判定模块；无人机控制模块、文件获取模块、文件解析模块、文件修改模块、文件覆盖模块和能力判定模块依次串联；无人机控制模块用于控制目标电力巡检无人机模拟正常工作状态，并将数据信息上传文件获取模块；文件获取模块用于根据接收到的数据信息，提取目标电力巡检无人机在模拟正常工作状态时的航线文件，并将数据信息上传文件解析模块；文件解析模块用于根据接收到的数据信息，对提取的航线文件进行解析，并将数据信息上传文件修改模块；文件修改模块用于根据接收到的数据信息，根据得到的解析结果，进行航线文件校验算法的推算、航点参数的推算和航线文件的修改，并将数据信息上传文件覆盖模块；文件覆盖模块用于根据接收到的数据信息，将得到的修改后的航线文件再次注入正在模拟正常工作状态的目标电力巡检无人机，并将数据信息上传能力判定模块；能力判定模块用于根据接收到的数据信息，对注入修改后的航线文件的目标电力巡检无人机进行检测，并根据检测结果完成目标电力巡检无人机的抗攻击能力判定。
