DoS攻击下基于多率采样的多智能体系统安全一致性

本 文 研 究 了 一 类 带 有 多 率 采 样 的 线 性 多 智 能 体 系 统(Multiagent Systems, MASs)在 拒 绝 服务(Denial-of-Service, DoS)攻击下的安全一致性控制问题, 其中DoS攻击通常阻断智能体之间的信息传输. 本文将多率采样在网络化控制系统中的结果推广到了多智能体系统, 并考虑了非理想通信网络环境. 首先, 通过引入一个匹配机制来同步由多率采样引起的智能体不同状态分量的采样数据. 然后, 在DoS攻击下, 针对带有多率采样的线性MAS提出了一个基于多率采样的安全一致性控制器. 通过使用李雅普诺夫稳定性理论和切换系统方法, 获得了包含DoS 攻击持续时间以及攻击频率的安全一致性充分条件. 最后, 给出了一个仿真例子来验证所提方法的有效性, 并给出了多率采样与单率采样机制的性能对比分析.     

Encryption–decryption-based event-triggered consensus control for nonlinear MASs under DoS attacks

In this article, the consensus tracking problem is discussed for a class of discrete-time nonlinear multi-agent systems (MASs) subject to denial-of-service (DoS) attacks. The individual agents interact with each other via communication network whose topology is assumed to be time-varying and strongly connected. Two techniques are employed to deal with the network-induced complexities. On one hand, an event-triggering scheme is adopted to regulate the data transmission among agents with the purpose of making full utilization of the limited communication resources; and on the other hand, an encryption–decryption mechanism is designed with the aim to provide compensation, thereby mitigating the DoS attack effects. It is the objective of the addressed problem to develop a distributed model-free adaptive control law to enforce the MASs achieve desirable consensus performance. By using a specific projection algorithm in combination with a dynamic linearization method, the desired control protocol is formulated explicitly, whose effectiveness and applicability are demonstrated via an illustrative numerical example.     

拒绝服务攻击下直流微电网的事件触发控制（英文）

本文研究受拒绝服务攻击下直流微电网的事件触发控制问题. 考虑到直流微电网的状态并不总是可获得, 设计了一个观测器来估计直流微电网的状态. 基于观测器的估计状态, 对于受拒绝服务攻击的直流微电网设计了一种新颖的弹性攻击的事件触发控制器. 所提出的控制器设计方法可以通过分离方法转化成一个凸问题. 此外, 在所设计的事件触发机制中, Zeno行为也被讨论并且通过矛盾法被排除. 最后, 一个实际的电网例子被用来验证所提出的控制方案的有效性.     

Decentralized Resilient H∞ Load Frequency Control for Cyber-Physical Power Systems Under DoS Attacks

This paper designs a decentralized resilient H_∞ load frequency control (LFC) scheme for multi-area cyber-physical power systems (CPPSs). Under the network-based control framework, the sampled measurements are transmitted through the communication networks, which may be attacked by energy-limited denial-of-service (DoS) attacks with a characterization of the maximum count of continuous data losses (resilience index). Each area is controlled in a decentralized mode, and the impacts on one area from other areas via their interconnections are regarded as the additional load disturbance of this area. Then, the closed-loop LFC system of each area under DoS attacks is modeled as an aperiodic sampled-data control system with external disturbances. Under this modeling, a decentralized resilient H_∞ scheme is presented to design the state-feedback controllers with guaranteed H_∞ performance and resilience index based on a novel transmission interval-dependent loop functional method. When given the controllers, the proposed scheme can obtain a less conservative H_∞ performance and resilience index that the LFC system can tolerate. The effectiveness of the proposed LFC scheme is evaluated on a one-area CPPS and two three-area CPPSs under DoS attacks.      

网络攻击下信息物理融合电力系统的弹性事件触发控制

本文将电动汽车（Electric vehicles,EVs）引入到典型的信息物理系统（Cyber-physical systems,CPS）智能电网中,采用负荷频率控制（Load frequency control,LFC）方法,能够快速抑制系统扰动所引发的频率变化.在考虑拒绝服务（Denial-of-Service,DoS）攻击的情况下,提出了一种弹性事件触发机制,使系统能够容忍攻击所造成的数据丢失.与此同时,PI型静态输出反馈控制器的输入按需更新,减少了通信负担.对于建立的闭环时滞系统模型,构造新型李亚普诺夫泛函,对系统进行稳定性分析,推导出系统所能承受的最大DoS攻击持续时间,并对控制器增益和弹性事件触发矩阵进行协同设计.最后,通过多域电力系统仿真,验证了所提出方法的有效性.     

基于动态事件驱动的多智能体系统预测控制

针对一类具有时变时延和非周期性拒绝服务(denial-of-service, DoS)攻击的离散时间线性多智能体系统,提出一种基于动态事件驱动的预测控制方案.通过引入网络化预测控制方法,该方案可有效降低时变时延和非周期性DoS攻击对系统性能造成的负面影响.此外,各智能体的传感器侧均设计动态事件驱动控制机制,以减少各智能体反向通道的数据传输频率,从而节约系统的网络资源消耗.随后给出闭环多智能体系统渐近稳定且输出实现一致的充要条件.最后通过数值仿真结果验证所提出方案的有效性和正确性.     

自适应事件触发通信机制下机理解析与数据驱动融合的ICPS双重安全控制

针对存在拒绝服务(DoS)攻击与执行器故障的工业信息物理融合系统(ICPS),将机理解析与数据驱动方法相结合,在新型自适应事件触发通信机制下,研究双重安全控制问题.首先,设计自适应事件触发机制,能够触发参数随系统行为动态自适应变化,节约更多网络通信资源;其次,基于系统最大允许时延建立攻击检测机制,可以有效区分大、小能量DoS攻击;再次,基于极限学习机算法(ELM)建立时序预测模型,用于大能量DoS攻击时重构修正控制量,以主动容侵攻击的影响,并给出与小能量攻击时机理解析的弹性被动容侵来提升系统对攻击的防御能力;然后,借助T-S模糊理论、时滞系统理论、新型Bessel-Legendre不等式等,推证得到系统鲁棒观测器及双重安全控制器的解析求解方法,使双重安全控制与通讯性能得到折衷协同提升;最后,通过实例仿真验证所提出方法的有效性.     

DoS攻击下网络化控制系统基于观测器的记忆型事件触发预测控制

本文研究了DoS攻击下网络化控制系统记忆型事件触发预测补偿控制问题. 首先, 由于网络带宽资源有限和系统状态不完全可观测性, 引入了记忆型事件触发函数, 为观测器提供离散事件触发传输方案. 然后, 分析了网络传输通道上发生的DoS攻击. 结合上述记忆型事件触发方案, 在控制节点设计一类新颖的预测控制算法, 节省网络带宽资源并主动补偿DoS攻击. 同时, 建立了基于观测器的记忆型事件触发预测控制的闭环系统, 并且分析稳定性.通过线性矩阵不等式(LMI)和Lyapunov稳定性理论, 建立了控制器、观测器和记忆型事件触发矩阵的联合设计方案,并验证了该方案的可行性. 仿真结果表明, 该方案结合记忆型事件触发机制可以有效补偿DoS攻击, 节约网络带宽资源.