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LTSFA-based attack detection and isolation algorithm for remote state estimation
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AI
DOI：10.1016/j.ejcon.2026.101513.png)
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摘要
En 中文
本文研究了网络物理系统（CPSs）中的安全问题，重点研究了在最优创新性欺骗攻击下多传感器远程状态估计的性能。我们考虑一个场景，其中配备N个传感器的系统监测其状态，这些传感器通过无线通信信道将其测量值传输到远程估计器。假设攻击者能够发起线性攻击以改变某些传感器测量值，旨在最大化估计性能的退化，同时避免被卡方（chi 2）检测器检测到。为缓解攻击，采用了一种远程状态估计器，该估计器集成了一个基于长期依赖慢特征分析（LTSFA）的攻击检测与隔离算法。该算法通过识别攻击和恢复受损测量值来提高估计性能。我们在最优创新性欺骗攻击下，推导了有无LTSFA基攻击检测与隔离算法时远程状态估计器误差协方差的递归表达式。通过理论分析和仿真示例验证了所提算法在给定条件下的有效性。
Keyword:
CPS security
LTSFA
Remote state estimation
Strictly stealthy attacks
期刊
IF:
2.6
论文数:
366
被引数:
2.5K
机构
引用论文
Data Integrity Attack in Dynamic State Estimation of Smart Grid: Attack Model and Countermeasures
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