Feb, 2019

基于物理的攻击在网络物理系统中的形式化方法（扩展版）

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TL;DR运用形式化方法对 Cyber-Physical Systems 中受物理攻击的传感器和执行器进行完整性和拒绝服务攻击的形式化处理，提出了威胁模型，度量攻击成功率，使用 Uppaal SMC 作为静态安全性分析工具进行实例分析。
发现论文，激发创造
  • 网络物理系统安全 -- 综述

    在本文中，我们基于一个统一的框架对 CPS 安全的研究进行了系统化的概述，框架包含三个正交的坐标系，分别为从安全角度、CPS 组件角度、CPS 系统角度，旨在构建一个足够抽象的模型来适用于各种异构的 CPS 应用，并且为 CPS 组件的紧密耦合提供了模块化的视图。

    Jan, 2017

  • 针对网络物理系统检测限制的最优攻击策略

    研究了针对网络物理系统的攻击者，其目标是将网络物理系统的状态移动到目标状态，同时确保被检测的概率不超过给定的边界，提出了线性二次成本函数来捕捉攻击者的控制目标，并建立了诸如投机者的检测避免目标的引入偏差的约束，提供了一种适用于攻击序列的最优算法和一种次优较少运算的算法，最后基于遥控直升飞机的数值实验说明了攻击策略。

    Oct, 2016

  • 借鉴 NIST CPS 框架理解和推导 CPS

    本文提出了一个 CPS 的正式定义，并证明了基于这个定义，可以用 ASP 精确地形式化和实现与 CPS 相关的各种问题，包括关注点之间的依赖或冲突，如何缓解问题以及对于给定问题最合适的缓解策略是什么。文章最后讨论了所提出的方法的潜在性。

    Jan, 2022

  • 使用大型语言模型进行测试学习能力的网络物理系统：一种形式化方法

    通过检查以测试为基础的验证和验证作为最实用的方法，并总结当前先进的方法学，在确保学习能力的 CPS 的形式安全方面，确定了当前测试方法的局限性，并提出了从基础概率测试过渡到更严格方法的路线图，以提供正式保证。

    Nov, 2023

  • 传感器攻击下的网络物理系统安全状态估计：一种满足性模理论方法

    采用满足性模理论方法对线性动态系统传感器的恶意攻击进行检测和缓解，以及在攻击存在的情况下，通过简单和高效的算法隔离受损的传感器并估计系统状态，利用形式化方法在实数域上的结果对算法的完整性和正确性提供保证，并演示其应用于无人地面车辆控制问题。

    Dec, 2014

  • 通过敌对回归检测网络物理系统中的攻击

    本文研究了在因传感器攻击导致的物理损害巨大的情况下，监测传感器攻击的重要性，利用有监督回归来检测异常传感器读数，并通过史塔克伯格博弈来选择最优的检测阈值，提高系统韧性而不增加误报率。

    Apr, 2018

  • 从变异体中学习：利用代码变异来学习和监控一个网络物理系统的不变量

    本文提出一种基于监督式机器学习的方法，结合系统故障注入技术，自动构建物理系统的模型，并经过完整性验证模拟各种攻击，从运行时生成的数据日志中可侦测出 85% 以上的网络和代码修改攻击。

    Jan, 2018

  • 一份针对黑盒验证物理网络安全的算法综述

    本研究针对安全关键应用领域，提出了针对 CPS 系统进行模拟测试的安全验证技术。文中归纳了针对优化、路径规划、强化学习和重要性采样等技术进行的算法改进，并介绍了用于应对 CPS 软硬件状态空间巨大的问题分解技术。此外，本研究对自动驾驶汽车和飞行器防撞系统等领域的安全验证工具进行了总结。

    May, 2020

  • 使用深度强化学习技术伪造网络物理系统

    本文介绍了采用 DRL 技术来缩短模拟验证在 CPS 中缺陷检测和 falsification 过程中所需的时间的方法，并给出了初步的评估结果。

    May, 2018

  • 面向网络化物理系统的弹性机器学习：机器学习安全性调研，以保护 CPS 的机器学习

    本文综述了在建立机器学习 (Machine Learning) 算法时如何考虑建立安全的弹性型的 Cyber Physical Systems (CPS) 框架，为探测和应对 CPS 的威胁提供新方向。

    Feb, 2021