基于模型预测控制的分布式车队控制器攻击韧性探索

分布式车辆车队控制器的广泛使用为交通系统带来了诸多益处，如提高交通流量、提升燃油效率及减少污染。然而，对互联系统和通信网络日益增长的依赖，也使这些控制器暴露于潜在的网络攻击之下，可能危及其安全性与功能。本论文旨在通过研究攻击场景并评估其对系统性能的影响，来提升分布式车辆车队控制器的安全性。利用模型预测控制（MPC）控制器模拟了包括中间人攻击（MITM）和虚假数据注入（FDI）在内的多种攻击技术，以识别车队控制器的漏洞与弱点。文中提出并测试了应对措施，包括攻击分析以及利用机器学习技术进行检测的强化通信协议。研究结果强调了将安全问题融入其设计与实现的重要性，这有助于构建安全且具有韧性的分布式车队控制器。