虚假数据注入攻击信号的融合估计

研究了信息物理系统中假数据注入(False data injection, FDI)攻击信号的检测问题. 在分布式融合框架下, 首先将FDI攻击信号建模为信息物理系统模型中的未知输入, 从而使得攻击信号的检测问题转化为对FDI攻击信号的实时估计问题. 其次, 在每个传感器端设计基于自适应卡尔曼滤波的FDI攻击信号的局部估计器; 在融合中心端引入补偿因子, 设计分布式信息融合准则以导出攻击信号的融合估计器. 特别地, 当FDI攻击信号是时变情况时, 融合过程中补偿因子的引入可以大大提高对攻击信号的估计精度. 最后, 通过两个仿真算例验证所提算法的有效性.     

基于分布式融合的FDI攻击信号快速检测方法

研究带宽受限下信息物理系统中虚假数据注入(false data injection,FDI)攻击的检测问题.首先,将执行器遭受的FDI攻击信号建模为系统的未知输入信号,基于给定的$H_\infty$性能指标,设计局部残差产生器以实时逼近攻击信号.其次,为提高检测系统预警速度,在分布式融合框架下将所有经对数量化后的残差信号发送至检测中心,并设计优化目标将分布式加权融合准则的求解问题转化为线性矩阵不等式形式下的凸优化问题.与单个传感器情况下的检测方法相比,基于分布式融合方法所确定的检测阈值更加精准,从而可大幅度提高对攻击信号的预警速度.最后,通过移动目标系统的仿真验证所提方法的有效性.     

FDI攻击下互联电力系统的分布式安全状态估计

针对虚假数据注入(FDI)攻击下的多区域互联电力系统安全状态估计问题,提出一种分布式中间观测器,同时对各区域电力系统的状态、虚假数据注入攻击信号以及负载偏差进行估计.首先,通过将电力系统的状态和虚假数据注入攻击进行增广,得到等价的区域电力系统状态空间模型;然后,基于等价系统模型构建分布式中间观测器,对各个电力子系统分别进行安全状态估计,并设计补偿控制策略以降低虚假数据注入攻击及负载偏差带来的影响;最后,通过算例仿真验证所提出方法的可行性和有效性.