分布式鲁棒可达性优化中的假数据注入攻击检测：基于 Wasserstein 距离的分布方法

网络-物理系统（Cyber-physical system，CPS）是现代关键基础设施的基石，确保其针对网络攻击的安全性和韧性至关重要。本文解决在假数据注入（FDI）攻击和由未知概率分布控制的随机扰动下，设计异常检测器的挑战。通过采用 Wasserstein 距离集合，作为分布式鲁棒优化（DRO）中流行的数据驱动工具，我们首先提出了一种新型安全度量，以处理扰动分布缺失的情形。该度量通过分析由隐蔽 FDI 攻击和扰动在分布式鲁棒置信域内导致的状态偏离的渐近可达性，得以设计。我们随后将检测器设计表述为一个 DRO 问题，该问题在控制假警报率鲁棒于分布集合的同时，对上述安全度量进行优化。这实现了对扰动鲁棒性与隐蔽攻击下的性能降解之间的权衡。 resulting design problem 由于分布式鲁棒几率约束的存在，演变为一个具有挑战性的半无限规划。我们推导了其精确但非凸的等价形式，并基于顺序最小化开发了有效的求解算法。最后，一个针对模拟三罐系统的案例研究说明了我们方法在处理未知扰动分布方面的高效鲁棒化。