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Data-Driven Attack Detection and Identification for Cyber-Physical Systems Under Sparse Sensor Attacks
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PRE
AI
DOI：10.1109/TAC.2022.3230360.png)
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摘要
En 中文
本文研究了稀疏传感器攻击下基于数据驱动的网络物理系统攻击检测与识别问题。首先，基于可用的输入和输出数据集，制定了具有以下两个目标的数据驱动监控器: 攻击检测和攻击识别。然后，利用子空间方法，提出了一种数据驱动的攻击检测策略，其中攻击检测器直接由过程数据设计。通过设计一组投影滤波器来确定被攻击传感器的位置，提出了一种基于子空间投影的攻击识别方案。此外，采用稀疏恢复技术来降低基于子空间投影的识别方法的组合复杂度。攻击识别被重铸为块稀疏恢复问题。最后，通过飞行器系统的仿真验证了所提出的方法。
Keyword:
Attack detection and identification
cyber-physical systems
sparse attacks
sparse recovery
subspace method
期刊
IF:
7
论文数:
1.3W
被引数:
6.7W
机构
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