【摘 要】
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针对信息物理系统易受攻击的问题,提出一种基于未知输入观测器的状态估计和传感器攻击检测方法.考虑到系统网络由多层子系统构成,引入一个整体系统模型.运用广义系统理论,采用拓展向量状态的方式将攻击信号向量化为系统状态,将其化为形式上不合攻击信号的系统.考虑整体系统中存在未知输入信号和未知噪声信号,设计未知输入观测器估计原系统状态.利用状态残差最小协方差矩阵确定观测器增益矩阵,在攻击信号可检测的前提下,检测当至少一个子系统受到传感器攻击时的攻击信号.通过设定警报阈值来提高检测精度.最后的仿真实例通过选择多种参数,
【机 构】
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苏州科技大学电子与信息工程学院,江苏苏州215009
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针对信息物理系统易受攻击的问题,提出一种基于未知输入观测器的状态估计和传感器攻击检测方法.考虑到系统网络由多层子系统构成,引入一个整体系统模型.运用广义系统理论,采用拓展向量状态的方式将攻击信号向量化为系统状态,将其化为形式上不合攻击信号的系统.考虑整体系统中存在未知输入信号和未知噪声信号,设计未知输入观测器估计原系统状态.利用状态残差最小协方差矩阵确定观测器增益矩阵,在攻击信号可检测的前提下,检测当至少一个子系统受到传感器攻击时的攻击信号.通过设定警报阈值来提高检测精度.最后的仿真实例通过选择多种参数,说明了提出的方法具有可行性.
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当前工业信息物理系统网络环境下的网络数据呈现出比以往更为庞大和复杂的特性,传统采用机器学习方式提取特征的过程繁琐且计算量大,不利于实时检测工业网络数据流量.鉴于此,研究一种基于深度自编码网络的集成学习入侵检测模型.首先,通过栈式叠加多个正则降噪自编码网络构造深度自编码网络,以非线性方式降低数据特征维数,获取到新的低维特征数据集;然后,采用集成多个深度信念网络模型以投票方式对降维后数据进行分类识别.实验结果表明,通过比对传统的降维方式和入侵检测方法,本文方法在分类性能和检测效率方面均有较优的效果.
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