MMJan, 2022

借鉴 NIST CPS 框架理解和推导 CPS

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TL;DR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。
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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

  • 基于物理的攻击在网络物理系统中的形式化方法（扩展版）

    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。

    Feb, 2019

  • 基础设施网络物理系统优化

    本文讨论了基础设施网络控制的范围和优化技术，将基础设施 CPS 视为具有半自治子系统的系统，并使用分布式控制优化来实现整个系统的目标。

    May, 2022

  • 大数据与网络物理系统相遇：全景调查

    本文综述了物联网中的大数据应用及安全性，提供了对数据收集、存储、访问、处理和分析过程的概述，并讨论了确保数据安全的挑战以及绿色计算环境下的大数据处理。

    Oct, 2018

  • 网络物理系统的绿色弹性

    提出一种基于博弈论的解决方案，通过在协作人工智能系统中使用机器人与人类来实现系统的可恢复性，并以最小化 CO2 足迹的方式发挥协作人工智能系统预期结果的作用。

    Nov, 2023

  • 基于人工智能的软件和系统架构框架：以智能的网络物理系统为焦点

    本研究通过建立适应现代应用和组织要求的架构框架，针对数据科学和机器学习相关的利益相关者的需求，提出了用于评估和基准测试 ML-enabled CPS 的标准以及支持用户进行建模和开发管道的工具评估的标准。通过文献回顾、专家访谈和在线问卷调查等多种经验和定性研究方法，我们收集、分析和整合了来自 25 多个国家的 10 多个组织中 77 位专家的意见，以制定和验证所提出的框架。

    Aug, 2023

  • 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

  • 关于集成网络物理系统安全数据集的要素

    本文研究了捕捉系统行为和相互作用所需的 CPS 安全数据集元素，并提出了一个数据集架构，该架构有潜力提高 AI 算法在保障物理系统安全方面的性能。该框架包括数据集元素，攻击表示和所需的数据集特征。我们将现有数据集与所提出的架构进行了比较，以确定当前的局限性，并讨论使用测试平台生成 CPS 数据集的未来。

    Aug, 2022

  • 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

  • 人工智能代理的创造性问题解决：调查和框架

    介绍了创新问题解决（CPS）在人工智能（AI）中的一个子领域，旨在解决自主系统中的问题，并提出了一个 CPS 框架来分类现有的 AI 方法，并探讨未来的研究方向。

    Apr, 2022