检索结果-内蒙古大学图书馆

华南理工大学学报（自然科学版） 2023年第3期51卷 146-156页

作者：孙子文刘加磊江南大学物联网工程学院江苏无锡214122 物联网技术应用教育部工程研究中心江苏无锡214122

针对具有间隙拒绝服务(DoS)攻击的工业信息物理系统(ICPS),研究一种基于观测器的自适应事件触发稳定控制方案。首先构造一个观测器估计系统状态,并采用一种新的自适应事件触发通信方案以节约网络资源;然后通过受频率和持续时间限制的间... 详细信息

针对具有间隙拒绝服务(DoS)攻击的工业信息物理系统(ICPS),研究一种基于观测器的自适应事件触发稳定控制方案。首先构造一个观测器估计系统状态,并采用一种新的自适应事件触发通信方案以节约网络资源;然后通过受频率和持续时间限制的间隙DoS攻击对ICPS的影响建立攻击模型,将受到DoS攻击的ICPS划分为DoS攻击活跃期系统和DoS攻击休眠期系统,并用一些过去成功触发状态重构当前受到攻击的状态,得到基于动态估计器的攻击补偿机制,保证系统在DoS攻击活跃期间的渐进稳定;最后运用分段Lyapunov泛函方法、Jensen’s不等式和Schur补引理,得到系统的稳定条件,并提出自适应事件触发参数、观测器增益和控制器增益的协同设计方案。用间歇反应器系统模拟间隙DoS攻击下基于自适应事件触发的ICPS系统稳定性能。仿真结果表明,自适应事件触发策略和基于动态估计器的补偿机制不仅能够提升系统的稳定性,还能有效降低数据传输的次数,系统在静态事件触发策略下的触发次数大约是在自适应事件触发策略下的4.5倍。

关键词：工业信息物理系统间隙拒绝服务攻击自适应事件触发稳定控制状态重构观测器

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工业信息物理系统的攻击建模研究

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控制与决策 2019年第11期34卷 2323-2329页

作者：孙子文张炎棋江南大学物联网工程学院江苏无锡214122 物联网技术应用教育部工程研究中心江苏无锡214122

无线通信网络的脆弱性使得工业信息物理系统易遭受各类网络攻击.为了更深入地了解不同网络攻击的特征进而建立有效的防御措施,构建一种线性时不变离散系统的工业信息物理系统结构;深入研究信息物理系统攻击者攻击空间及攻击者攻击模型,... 详细信息

无线通信网络的脆弱性使得工业信息物理系统易遭受各类网络攻击.为了更深入地了解不同网络攻击的特征进而建立有效的防御措施,构建一种线性时不变离散系统的工业信息物理系统结构;深入研究信息物理系统攻击者攻击空间及攻击者攻击模型,采用控制理论方法研究攻击空间模型的模型知识、披露资源和破坏资源的数学表达;对拒绝服务攻击、重放攻击、虚假数据注入攻击3种典型网络攻击的基本特性,以及对应攻击下攻击模型的表现形式进行分析.通过Simulink/Truetime仿真工具对破坏性和隐蔽性性能进行仿真实验.结果表明,所研究的攻击空间模型及攻击者攻击模型能够有效地描述网络攻击的攻击特性.

关键词：工业信息物理系统模型知识攻击策略网络攻击隐蔽性异常检测器

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工业信息物理系统数据注入攻击的事件触发弹性控制

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控制理论与应用 2020年第10期37卷 2134-2146页

作者：陈峰孙子文江南大学物联网工程学院江苏无锡214122 物联网技术应用教育部工程研究中心江苏无锡214122

工业信息物理系统(ICPS)恶劣的工业环境使得无线通信网络的通信资源有限,且通信网络的脆弱性使得系统的稳定性容易受到数据注入攻击的破坏.本文基于输入到状态理论,采用H1观测器、预测器和事件触发器建立基于事件触发的ICPS模型来降低... 详细信息

工业信息物理系统(ICPS)恶劣的工业环境使得无线通信网络的通信资源有限,且通信网络的脆弱性使得系统的稳定性容易受到数据注入攻击的破坏.本文基于输入到状态理论,采用H1观测器、预测器和事件触发器建立基于事件触发的ICPS模型来降低通信资源的使用率,并构造基于改进卡尔曼滤波器的攻击补偿模块进行攻击补偿,攻击补偿模块的参数随着攻击者攻击策略不同而进行改变,实现对数据注入攻击的弹性控制.用MATLAB软件进行仿真实验,以倒立摆作为被控对象,模拟基于事件触发的ICPS模型受到数据注入攻击时系统的稳定性能.仿真结果表明,事件触发控制策略和基于改进卡尔曼滤波器的攻击补偿模块的组合不仅能够保证系统期望的稳定性,还能有效减少数据通过无线网络传输的次数.

关键词：工业信息物理系统事件触发卡尔曼滤波器输入到状态稳定数据注入攻击

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工业信息物理系统安全风险动态表现分析量化评估模型

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控制与决策 2021年第8期36卷 1939-1946页

作者：孙子文张书国江南大学物联网工程学院江苏无锡214122 物联网技术应用教育部工程研究中心江苏无锡214122

针对当前工业信息物理系统的安全风险评估模型极少考虑系统的动态进程对评估准确性的影响,给出一种工业信息物理系统安全风险动态表现分析量化评估模型.首先,运用贝叶斯网络对攻击在网络层的入侵过程建模,计算网络攻击成功入侵的概率;然... 详细信息

针对当前工业信息物理系统的安全风险评估模型极少考虑系统的动态进程对评估准确性的影响,给出一种工业信息物理系统安全风险动态表现分析量化评估模型.首先,运用贝叶斯网络对攻击在网络层的入侵过程建模,计算网络攻击成功入侵的概率;然后,在攻击成功入侵的前提下,采用卡尔曼状态观测器实时观测被控对象的状态,研究系统的动态表现,定量分析系统的表现损失,从经济损失的角度量化攻击对系统造成的影响,并结合攻击成功入侵的概率,实现对系统安全风险的动态评估.最后,通过Matlab对攻击下沸水发电厂模型的运行状态进行仿真,结果表明所提模型能有效地评估工业信息物理系统的风险.

关键词：工业信息物理系统风险评估动态分析贝叶斯网络网络攻击攻击影响

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工业信息物理系统攻击检测增强模型

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信息与控制 2021年第4期50卷 410-418页

作者：邓志刚孙子文江南大学物联网工程学院江苏无锡214122 物联网技术应用教育部工程研究中心江苏无锡214122

针对工业信息物理系统数据不平衡,从而使得基于深度学习的攻击检测方法对稀有攻击检测率低的问题,提出了一种工业信息物理系统攻击检测增强模型.该模型从原始数据集中选取出稀有攻击样本,使用梯度惩罚Wasserstein距离生成式对抗网络进... 详细信息

针对工业信息物理系统数据不平衡,从而使得基于深度学习的攻击检测方法对稀有攻击检测率低的问题,提出了一种工业信息物理系统攻击检测增强模型.该模型从原始数据集中选取出稀有攻击样本,使用梯度惩罚Wasserstein距离生成式对抗网络进行稀有攻击样本扩充,并将扩充得到的样本与原始数据集混合,形成新的数据集用于训练多层感知机,实现攻击检测.为检验模型性能,使用以Modbus作为通信协议的真实数据集进行测试.实验结果表明,与广泛采用的数据增强方法相比,攻击检测增强模型能显著改善攻击检测的能力.

关键词：工业信息物理系统攻击检测生成式对抗网络多层感知机数据增强

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工业信息物理系统漏洞节点的攻击图评估方法

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控制工程 2024年第12期31卷 2256-2263页

作者：周翔荣孙子文江南大学物联网技术应用教育部工程研究中心江苏无锡214122 江南大学物联网工程学院江苏无锡214122

跨域信息攻击极大地影响了工业信息物理系统(industry cyber physical system,ICPS)的安全,为评估工业信息物理系统的漏洞节点,采用基于攻击图模型的最小成本分析法。首先,将系统中各个物理组件以及它们所具有的网络漏洞抽象为攻击图中... 详细信息

跨域信息攻击极大地影响了工业信息物理系统(industry cyber physical system,ICPS)的安全,为评估工业信息物理系统的漏洞节点,采用基于攻击图模型的最小成本分析法。首先,将系统中各个物理组件以及它们所具有的网络漏洞抽象为攻击图中的节点,根据各个物理组件的“与”“或”关系构建整个ICPS的“与”“或”攻击图,攻击图中节点的权重为攻击成本;然后,将整个攻击图的节点及权重转化为合取范式等价逻辑公式,采用多叉树剪枝策略求解最小攻击成本以及系统漏洞节点。通过MATLAB对废水发电厂模型进行仿真,以最小攻击成本得出废水发电厂模型的漏洞节点。

关键词：工业信息物理系统系统评估节点攻击最小攻击成本漏洞节点

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云环境下工业信息物理系统现场层安全策略决策方法

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控制与决策 2024年第1期39卷 281-290页

作者：朱美潘杨健晖李欣格杜鑫周纯杰华中科技大学人工智能与自动化学院武汉430070 华中科技大学网络空间安全学院武汉430070

云环境下工业信息物理系统架构的转变使得工业现场设备更加暴露于网络攻击下,对工业现场层提出更高的安全需求.随着系统结构愈渐复杂,网络攻击更加智能,系统难以准确获取安全状态,传统的基于状态的安全决策方法将不能实现有效防护,对此... 详细信息

云环境下工业信息物理系统架构的转变使得工业现场设备更加暴露于网络攻击下,对工业现场层提出更高的安全需求.随着系统结构愈渐复杂,网络攻击更加智能,系统难以准确获取安全状态,传统的基于状态的安全决策方法将不能实现有效防护,对此提出一种工业信息物理系统现场层安全策略决策方法.首先,根据功能结构划分现场区域,分析潜在的攻击目标、攻击事件与系统防御策略间的关联性,构建攻击防御树;然后,从攻击和防护属性的视角,利用模糊层次分析法量化防御策略收益;接着,结合部分攻击状态构建部分可观的马尔可夫决策过程模型,通过求解模型得到最优安全策略;最后,以简化的田纳西-伊斯曼过程控制系统为对象验证所提出方法能够有效地决策出最优安全策略.

关键词：工业信息物理系统现场层安全策略决策部分可观的马尔可夫决策过程

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新型ADETCS下工业信息物理系统综合安全控制

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北京航空航天大学学报 2024年第9期50卷 2704-2716页

作者：李炜程雪李亚洁兰州理工大学电气工程与信息工程学院兰州730050 甘肃省工业过程先进控制重点实验室兰州730050 兰州理工大学电气与控制工程国家级实验教学示范中心兰州730050

针对一类虚假数据注入(FDI)攻击与故障共存的工业信息物理系统(ICPS),在新型自适应离散事件触发通信机制(ADETCS)下,研究了综合安全控制与通信的协同设计问题。引入ADETCS取代传统离散事件触发通信机制,构建安全与通信可自适应协同优化... 详细信息

针对一类虚假数据注入(FDI)攻击与故障共存的工业信息物理系统(ICPS),在新型自适应离散事件触发通信机制(ADETCS)下,研究了综合安全控制与通信的协同设计问题。引入ADETCS取代传统离散事件触发通信机制,构建安全与通信可自适应协同优化运行的ICPS架构;通过对ADETCS中阈值函数的优化设计,获得一种可随系统动态行为双向连续变化的新型ADETCS;在该机制下,基于主动容侵和容错的思想,通过构造Lyapunov泛函,借助新型Bessel-Legebdre不等式、锥补线性化(CCL)等少保守性技术,在统一的自适应变采样框架下,推证出鲁棒估计器与综合安全控制器的求解方法,使ICPS可同时防御FDI攻击与故障,并具有更优的自适应通信调节能力。仿真结果表明:新型ADETCS中阈值函数的巧妙设计及CCL的应用,相较现存通信机制和设计方法,可使ICPS的综合安全控制性能与资源节约获得更优的折中平衡。

关键词：新型自适应离散事件触发通信机制工业信息物理系统综合安全控制锥补线性化动态优化平衡

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针对工业信息物理系统中的拒绝服务攻击建立检测模型

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控制理论与应用 2020年第3期37卷 629-638页

作者：庄康熙孙子文江南大学物联网工程学院江苏无锡214122 物联网技术应用教育部工程研究中心江苏无锡214122

无线通信网络的脆弱性使工业信息物理系统(ICPS)的稳定性容易遭受拒绝服务(DoS)攻击的影响.为检测ICPS中的DoS攻击,本文基于反馈控制理论,采用卡尔曼滤波器和χ2检测器结合的检测方案建立攻击检测模型.卡尔曼滤波器用于去除环境噪声,并... 详细信息

无线通信网络的脆弱性使工业信息物理系统(ICPS)的稳定性容易遭受拒绝服务(DoS)攻击的影响.为检测ICPS中的DoS攻击,本文基于反馈控制理论,采用卡尔曼滤波器和χ2检测器结合的检测方案建立攻击检测模型.卡尔曼滤波器用于去除环境噪声,并得到测量残差;χ2检测器通过测量残差得到检测值,再结合攻击检测判决规则,判断系统是否受到DoS攻击.为证明所采用方法的有效性,以球杆系统为被控对象,通过Simulink/TrueTime进行仿真,并使用欧几里得检测器作对比实验.实验结果表明,基于反馈控制理论的攻击检测模型可以有效地检测ICPS中的DoS攻击;相较于欧几里得检测器,χ2检测器能够更好地检测DoS攻击.

关键词：工业信息物理系统 DoS攻击卡尔曼滤波器 χ2检测器

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工业信息物理系统下入侵检测的深度学习方法研究

工业信息物理系统下入侵检测的深度学习方法研究

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作者：金浩江南大学

学位级别：硕士

第四次工业革命推动了无线通信、云计算、大数据、人工智能、智能驾驶汽车等新兴科技的快速发展,催生了工业信息物理系统(Industrial Cyber Physical System,ICPS)。然而,由于开放的无线通信逐渐取代有线连接,使得ICPS既面临着传统恶劣... 详细信息

第四次工业革命推动了无线通信、云计算、大数据、人工智能、智能驾驶汽车等新兴科技的快速发展,催生了工业信息物理系统(Industrial Cyber Physical System,ICPS)。然而,由于开放的无线通信逐渐取代有线连接,使得ICPS既面临着传统恶劣工业环境干扰又面临着当代各种网络安全威胁。本文从构建有效的入侵检测模型入手,以增强系统在海量数据环境下识别攻击行为能力为目标,研究了工业信息物理系统下基于深度学习的入侵检测策略。主要的研究内容如下:(1)对ICPS的基本概念、架构方式以及研究的价值进行分析,讲述工业信息物理系统在真实生产环境下可能遭受的网络攻击类别。对ICPS下天然气管道SCADA系统进行分析研究,并设计该场景下基于深度学习的入侵检测系统架构。(2)基于深度学习混合模型的ICPS入侵检测方法的研究。选用神经网络算法中的深度信念网络(Deep Belief Networks,DBN)作为主体数据降维部分,以经典机器学习算法支持向量机(Support Vector Machine,SVM)作为分类检测部分。将预处理后的工业流量数据集作为降维部分DBN的可见层导入;在分类检测时,利用SVM对降维后的数据进行分类识别,判断系统是否遭受恶意攻击。仿真实验结果表明,本文提出的入侵检测方法兼具良好的识别准确率和检测效率。(3)基于深度自编码网络的集成学习ICPS入侵检测方法的研究。针对基于深度学习混合模型的ICPS入侵检测方法无法实现多分类检测,且采用DBN模型作为数据降维模块无法提高数据抗干扰能力,导致模型的泛化能力较低等问题,引入深度自编码网络(Deep Auto-Encoding Networks,DAN)和集成深度信念网络(Ensemble Deep Brief Networks,EDBNs)模型,组成基于深度自编码网络的集成学习工业信息物理系统入侵检测方法。预处理后的工业流量数据传入DAN模块,输出降维后的数据并导入集成学习模型EDBNs中,最终得到预测结果。仿真实验结果表明,与基于深度学习混合模型的工业信息物理系统相比,本文提出的方法能够克服SVM只能实现二分类的缺陷,且由于集成学习模型的引入,降低了系统对单一模型参数最优的依赖性,也显著降低了人工调参的时间成本,具有更高的实用性和识别率。(4)基于数据增强的ICPS入侵检测方法的研究。针对基于深度自编码网络的集成学习ICPS入侵检测方法在训练样本分布不均情况下识别某种类型流量准确率较低的问题,引入数据增强模块。首先采用随机森林算法对输入特征进行筛选,划分出主特征和非主特征,以主特征构成的样本作为数据增强模型的输入;然后,采用不平衡数据过滤层筛选出训练样本少的类别样本,利用生成对抗网络(Generative Adversarial Networks,GAN)对该类样本进行数据增强,生成该类别的训练样本数据;最后,利用DBN模型结合Softmax分类器对增强数据样本进行分类识别。本文提出的方法能有效的拟合训练样本,增大训练样本数量,能有效的提高入侵检测系统的泛化能力。

关键词：工业信息物理系统入侵检测系统深度信念网络深度自编码网络生成对抗网络

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