基于自适应Kalman滤波的智能电网假数据注入攻击检测EI北大核心CSCD

研究了一种针对智能电网中假数据注入攻击的有效检测方法.假数据注入攻击可以保持攻击前后残差基本不变,绕过传统的不良数据检测技术.首先基于电网模型,分析了假数据注入攻击的攻击特性,针对噪声统计特性未知且无迹Kalman滤波(Unscented Kalman filter,UKF)不稳定的现象,提出了自适应平方根无迹Kalman滤波改进算法.基于状态估计值,结合中心极限定理提出检测算法,并与欧几里得检测方法、巴氏系数检测方法进行比较.最后,仿真表明本文所提检测算法的优越性.     

混合攻击下直流微电网的FDI估计与模糊控制联合设计

研究基于T-S模糊模型的直流微电网(DC-MG)系统在拒绝服务(DoS)和虚假数据注入(FDI)混合攻击下的协同估计控制框架.考虑网络化T-S模糊模型和并行分布补偿(PDC)模糊控制规则中的非均匀时间尺度,建立DC-MG系统的T-S模型.为了放宽现有的DoS攻击模型通常假定攻击的频率和持续时间均有限的要求,在攻击信号的休眠和活跃期的已知范围内提出一种新的DoS攻击模型.同时,构造一个切换脉冲观测器来估计由外部动态系统产生的未知FDI攻击信号.然后,利用依赖于攻击参数的时变Lyapunov函数方法,导出系统在混合攻击下的指数稳定性判据.此外,基于线性矩阵不等式给出了模糊控制器和FDI攻击观测器的联合设计方法.最后,通过案例研究验证了所提出理论结果的有效性.     

基于流量矩阵和Kalman滤波的DDoS攻击检测方法

针对分布式拒绝服务(DDoS)攻击产生的流量往往对路由器造成难以承受的负担的问题,提出一种既能减轻路由器负荷又能快速准确检测DDoS攻击的方法。该方法首先在路由器中构造端口对之间的流量矩阵来准确描述DDoS攻击的流量汇聚特性,然后利用Kalman滤波对流量矩阵进行估计,接着使用GLR统计测试进行异常检测,进而判断路由器端口是否受到DDoS攻击。最后,基于实际数据进行了仿真实验,结果表明,所提方法相比主成分分析(PCA)方法具有更高的检测率、更低的误检率和更小的检测延迟。     

基于改进多隐层极限学习机的电网虚假数据注入攻击检测

虚假数据注入攻击(False data injection attacks, FDIA)严重威胁了电力信息物理系统(Cyber-physical system,CPS)的状态估计,而目前大多数检测方法侧重于攻击存在性检测,无法获取准确的受攻击位置.故本文提出了一种基于灰狼优化(Gray wolf optimization, GWO)多隐层极限学习机(Multi layer extreme learning machine, ML-ELM)的电力信息物理系统虚假数据注入攻击检测方法.所提方法将攻击检测看作是一个多标签二分类问题,不仅将用于特征提取与分类训练的极限学习机由单隐层变为多隐层,以解决极限学习机特征表达能力有限的问题,且融入了具有强全局搜索能力的灰狼优化算法以提高多隐层极限学习机分类精度和泛化性能.进而自动识别系统各个节点状态量的异常,获取受攻击的精确位置.通过在不同场景下对IEEE-14和57节点测试系统上进行大量实验,验证了所提方法的有效性,且分别与极限学习机、未融入灰狼优化的多隐层极限学习机以及支持向量机(Support vector machine, SVM)相比,所提方...     

工业机器人手眼视觉伺服控制系统设计

针对手眼视觉伺服系统中,传统图像雅克比矩阵存在参数难确定、目标运动不确定等问题,提出在线估计复合图像雅克比矩阵的视觉伺服方法。通过Kalman滤波器在线估计复合图像雅克比(Jacobian)矩阵,基于Lyapunov原理设计了视觉伺服控制器,实现了图像特征误差渐进收敛和运动目标的稳定跟踪。平面二连杆机器人仿真分析验证了所提算法的有效性。     

面向电力信息系统日志数据的注入攻击特征提取方法

电力数据安全随着电力信息网与互联网的接入变得尤为严峻,其数据与规模愈加庞大复杂。为了对其进行有效的安全分析及特征提取,提出一种基于特征提取的SQL注入攻击检测模型。从Web访问日志中提取SQL注入语法特征和行为特征,得到语法特征矩阵和行为特征矩阵数据集。以漏报率和误报率为评价指标,选取K-means、Naive Bayes、SVM和RF算法分别在两类数据集上实验。实验结果表明,与以语法特征矩阵作为数据集相比,行为特征矩阵在SQL注入攻击检测中具有更好的效果。此外SVM和RF检测效果较好,具有较低的漏报率和误报率,该方法能有效检测出SQL注入攻击。     

DES密码芯片模板攻击技术研究

在实际的模板攻击中,所构建的模板中的协方差矩阵可能会出现数值问题。通过研究模板攻击技术,对构建模板的方法进行改进,并构建电磁泄漏信息采集平台,分析密码芯片的电磁泄漏信息,对基于现场可编程门阵列(FPGA)实现的数据加密标准(DES)密码算法进行模板攻击。攻击结果表明,改进后的方法能够有效避免协方差矩阵的数值问题,同时该采集平台能够获取密码芯片工作时的电磁泄漏信息,验证了模板攻击方法,成功获得了正确密钥。     

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.     

分布式系统中抵御错误注入攻击的优化设计

安全关键分布式系统面临恶意窃听和错误注入攻击的挑战。以往研究主要针对防止恶意窃听,即考虑提供保密性服务,而忽略了错误注入的安全威胁。针对上述问题,考虑为消息的加解密过程进行错误检测,并最大化系统的错误覆盖率,最小化系统的异构度。首先选取AES对消息进行加解密;然后基于错误检测码确定了五种不同的错误检测方案,并求出了对应的错误覆盖率及时间开销;最后在保证实时性的约束下,提出了一种基于模拟退火(SA)的启发式算法,该算法能最大化系统的错误覆盖率和最小化系统的异构度。实验结果表明,所提算法与贪心算法相比,目标函数值提高了18%以上,该算法具有一定有效性和健壮性。     

混合攻击下时变信息物理系统的有限时域H∞控制

本文讨论了一类线性时变信息物理系统(CPS)在有限时域内受到混合攻击的H∞控制问题.上述提到的混合攻击,包括对传感器和控制器之间通信通道发起的拒绝服务(DoS)攻击和对传感器和执行器发起的数据注入(FDI)攻击,其目的在于破坏测量数据和控制数据,从而危及闭环系统的功能.本文的目的在于研究攻击注入信号和被控输出的关系,来设计控制器增益以使闭环系统在有限时域内具有H∞性能;与此同时,减少最坏情况下攻击输入信号对线性二次性能的影响.为了解决以上问题,本文用了随机分析方法和配方法来建立所需的控制器存在的充分条件,并且通过求解一些设定条件下的两个耦合的倒向递推黎卡提差分方程(RDEs),提出了一个有限时域控制器设计算法.最后,本文给出了数值仿真和实验结果,来证明该方法的有效性.     

Reliable control strategy based on sliding mode observer against FDI attacks in smart grid

This paper is concerned with the reliable operation of cyber-physical systems under false data injection attacks. First of all, a robust adaptive sliding mode observer is designed to estimate the state of the power system; different from the traditional sliding mode observer, the observer we designed is not only robust to state errors but also can automatically adjust the parameter of attack identification. Secondly, a method of attack reconstruction has been given to estimate the actual attack signal. Finally, a reliable sliding mode control strategy is proposed to eliminate the impact of false data injection attacks; compared with the existing results, the designed defense strategy utilizes the reconstructed attack signal in the attack identification scheme and state error signal at the same time. Moreover, a power system with 3 generator buses and 6 load buses is taken as an simulation example to verify the availability of the proposed control strategy.     

Scaled Jacobian transpose based control for robotic manipulators

This paper presents a scaled Jacobian transpose based control method for robotic manipulators as a modification of a conventional Jacobian transpose based method. The proposed method has several advantages such as it shows faster convergence and better tracking performance than the conventional method, furthermore, it does not have any singularity problem similar to the conventional method. The scaled Jacobian transpose is obtained by collecting each pseudoinverse of the column vector of the Jacobian matrix. The proposed method performs a given task well under singular configurations while minimizing the task error. Finally, a few comparative studies with the conventional method are provided to show the effectiveness of the proposed method through simulations.     

带时延补偿的图像雅可比矩阵在线估计方法

传统的在线估计图像雅可比矩阵的方法没有考虑时延因素,因此具有较大的估计误差。为了补偿时间延迟,提出一种新的带时延补偿的图像雅可比矩阵估计方法。该方法利用卡尔曼滤波估计特征点在图像空间中当前时刻的位置和速度,进而计算当前时刻较为准确的图像雅可比矩阵估计值。仿真和实验结果表明,该方法显著地提高了系统的性能,从而验证了提出的带时延补偿的图像雅可比矩阵在线估计方法的可行性和优越性。     

FDI攻击下有源配电网储能系统安全控制

针对一类二次控制输入受到虚假数据注入(false data injection,FDI)攻击时有源配电网频率恢复和储能系统(energy storage systems,ESSs)荷电状态(state-of-charge,SoC)平衡问题,提出一种基于观测器与动态事件触发机制的安全控制策略,以实现频率恢复和SoC平衡.首先,对FDI攻击下有源配电网频率恢复和ESSs的SoC平衡问题进行建模;其次,在二次控制侧设计状态观测器与攻击估计器,并通过Lyapunov稳定性理论证明观测器与估计器的收敛性;为了降低ESSs间的通信频率,进一步引入动态事件触发机制,并借助辅助观测变量动态估计事件触发期间的相邻系统状态,给出确保系统稳定并避免Zeno行为的参数选定方法;最后,通过Matlab/Simulink仿真,验证所提出控制策略的有效性.     

二阶中心差分粒子滤波FastSLAM算法

为改善SLAM算法中非线性系统状态估计精度不高,计算繁杂的问题,本文创新性地提出了基于二阶中心差分滤波并融合最新观测数据来产生建议分布函数的新算法。新算法基于二阶sterling插值公式处理SLAM中的非线性系统问题,无须计算雅可比矩阵,容易实现。此外,该算法使用Cholesky分解技术,在SLAM概率估计中直接依据协方差平方根因子进行传播,保证协方差矩阵正定性的同时减小了局部线性化的截断误差。仿真试验表明,在粒子数相同的情况下,二阶中心差分FastSLAM(SOFastSLAM)在不同噪声条件下的估计精度均优于FastSLAM2.0、UFastSLAM算法,且用时最少,证实了SOFastSLAM算法的优越性。     

A co-tree flows formulation for steady state in water distribution networks

This article describes a co-tree flows formulation for steady state simulation in water distribution networks, which reduces the original governing system of equations into a smaller set, expressed in terms of the co-tree chord flows. The formulation is derived from graph theory and matrix partitioning. The reduction in the size of the set of equations does not require any new conditions on the initial solution estimate, unlike the loop flow correction method. The proposed formulation is numerically equivalent to the link flow method. However, it requires, about 5% for the Jacobian memory storage requirements of the link flow method, thereby also drastically reducing the time of execution for solving the resulting nonlinear system, as well. Furthermore, the Jacobian matrix of the new method is symmetrical, which can reduce the memory storage by half. Thus, even for large distribution systems, there is no need for sparse matrix solvers, which trade off the storage memory with time of execution in order to manage the data requirements.     

An adaptive unscented Kalman filter approach to secure state estimation for wireless sensor networks

Wireless sensor networks are vulnerable to false data injection attacks, which may mislead the state estimation. To solve this problem, this paper presents a chi-square test-based adaptive secure state estimation (CTASSE) algorithm for state estimation and attack detection. Taking advantage of Kalman filters, attack signal together with process noise or measurement noise are described as total white Gaussian noise with uncertain covariance matrix. The chi-square test method is used in the adaptation of the total noise covariance and attack detection. Then, a standard adaptive unscented Kalman filter (UKF) is used for the state estimation. Finally, simulation results show that the proposed CTASSE algorithm performs better than other UKFs in state estimation and is also effective in real-time attack detection.     

一种改进的中途修正变结构控制方法

结合转移轨道中途修正量级较小的特点,建立了地月系限制性三体动力学问题的近似误差线性模型。在此基础上,分别利用线性系统的变结构调节器理论与模型参考变结构控制器理论推导了对应的中途修正控制律。提出了控制子矩阵b2在不同入轨误差等级下的最优选择方法和不同状态下参考模型输入向量r的计算方法。仿真实验对比了分别利用两种变结构理论进行控制时,重新规划出的修正轨道与理论轨道的性能指标,并分析了选择不同特征点处轨道状态对应的r对控制效果的影响情况。实验结果验证了所提方法的有效性。     

未知周期DoS攻击下奇异摄动信息物理系统H∞滤波设计

针对奇异摄动信息物理系统在未知周期拒绝服务攻击(denial-of-service,DoS)下的状态估计问题,提出事件触发多时间尺度切换滤波器设计方法.首先,在传感器与滤波器之间引入事件触发机制确定采样数据是否传输至网络中,可以达到节约网络资源的目的;然后,在此事件触发机制的基础上,考虑未知周期Dos攻击问题,建立滤波误差切换系统,通过构建依赖奇异摄动参数的Lyapunov函数,提出奇异摄动信息物理系统切换滤波器设计方法,得到较小的估计误差,从而克服设计过程中的病态数值问题,降低网络通信中DoS攻击对系统的不良影响,保证误差系统指数稳定且满足H_∞性能,实现未知周期DoS攻击下系统的状态估计;最后,利用电路仿真算例验证所提出的滤波器设计方法的有效性.     

Markov models for digraph panel data: Monte Carlo-based derivative estimation

A parametric, continuous-time Markov model for digraph panel data is considered. The parameter is estimated by the method of moments. A convenient method for estimating the variance-covariance matrix of the moment estimator relies on the delta method, requiring the Jacobian matrix—that is, the matrix of partial derivatives—of the estimating function. The Jacobian matrix was estimated hitherto by Monte Carlo methods based on finite differences. Three new Monte Carlo estimators of the Jacobian matrix are proposed, which are related to the likelihood ratio/score function method of derivative estimation and have theoretical and practical advantages compared to the finite differences method. Some light is shed on the practical performance of the methods by applying them in a situation where the true Jacobian matrix is known and in a situation where the true Jacobian matrix is unknown.