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Targeted Algorithmic Purpose-Driven Cyber Attacks in Distributed Multi-Agent Optimization
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PRE
AI
DOI：10.1109/TICPS.2026.3672066.png)
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摘要
En 中文
分布式多智能体优化（DMAO）实现了在复杂多智能体环境中对大规模边缘资源的可扩展控制与协调。尽管DMAO具有出色的可扩展性，但其易受网络攻击，因为它依赖频繁的对等通信，这些通信易受恶意数据注入和篡改。现有网络安全研究主要关注旨在破坏整体环境的广谱攻击，但无法可持续地实现特定或定向目标。本文开发了一类新型的战略目的驱动型算法攻击，由参与智能体发起并与DMAO接口以实现自利攻击目的。针对这些攻击向量，无论是否具有隐蔽特性，均在原始和双重意义上建立了理论基础。电动汽车充电控制的仿真验证了所提出的算法攻击的有效性，并展示了此类攻击对电力分配网络的影响。
Keyword:
Electric vehicle charging
Optimization
Distribution networks
Cyberattack
Convergence
Cyber-physical systems
Vectors
Filling
State of charge
Standards
Algorithmic cyber attack
cyber security
distributed multi-agent optimization (DMAO)
for-purpose cyber attack
期刊
I
IF:
0
论文数:
27
被引数:
0
机构
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