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Data-driven control against false data injection attacks
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AI
DOI：10.1016/j.automatica.2025.112399.png)
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摘要
En 中文
网络安全问题的日益突出，使人们对网络物理系统（CPSs）的分析与设计给予了显著关注。在各种类型的网络攻击中，拒绝服务（DoS）攻击和虚假数据注入（FDI）攻击易于发起，并已成为突出威胁。尽管针对DoS攻击的鲁棒控制已获得大量研究投入，但针对FDI攻击的对策开发相对有限，尤其是在缺乏明确的系统模型时。为填补这一空白，本文聚焦于设计针对执行器遭受FDI攻击的未知线性系统的数据驱动控制器，利用输入-状态数据。为此，提出了一种通用的FDI攻击模型，该模型对攻击通道的切换频率和攻击矩阵的幅值施加最小约束。基于离线和在线输入-状态数据，设计了一种动态状态反馈控制律，其能够适应FDI攻击的通道切换。这是通过实时求解两个基于数据的半定规划（SDPs）实现的，以获得与离线纯净数据和在线受攻击数据均一致的子系统的紧致逼近。结果表明，在攻击的温和条件下，所提出的SDPs具有递归可行性，且控制器可实现指数稳定性。数值示例展示了其在缓解FDI攻击影响方面的有效性。
期刊
IF:
5.9
论文数:
1.2W
被引数:
5.2W
机构
暂无机构信息
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