Resilient Distributed Set-Based Estimation for Cyber-Physical Systems Under False-Data-Injection Attacks

Hao Liu

doi:10.1109/TIFS.2025.3630874

Resilient Distributed Set-Based Estimation for Cyber-Physical Systems Under False-Data-Injection Attacks

2025-01-01

0

PRE

AI

DOI：10.1109/TIFS.2025.3630874

原文链接

原文求助

摘要

En 中文

本文研究了针对具有未知但有界（UBB）噪声的赛博物理系统（CPSs）的弹性分布式集合估计，其中噪声由约束多项式 zonotope（CPZs）表征。开发了约束多项式 zonotope 的广义交集和扩散策略，以计算测量更新并获得估计集合。当系统易受恶意假数据注入（FDI）攻击时，提出了编码-解码方法以保护隐私，该方法也可用于提高攻击检测率。在检测到攻击后，提供了相应的弹性估计算法以缓解攻击引入的影响。最后，通过数值仿真验证了所提出方法的有效性。

Keyword:

Cyber-physical systems

distributed set-based estimation

false-data-injection attacks

Resilient Distributed Set-Based Estimation for Cyber-Physical Systems Under False-Data-Injection Attacks

摘要

期刊

机构

引用论文