结合自适应弹性的模型预测控制用于缓解调节水坝上的拒绝服务攻击
系统与控制
2024-02-29 v1 密码学与安全
系统与控制
摘要
近年来，SCADA（监控与数据采集）系统日益成为网络攻击的目标。SCADA不再孤立，因为基于Web的应用将战略基础设施暴露于外部连接。在网络战背景下，我们提出了一种具有自适应弹性的模型预测控制（MPC）架构，能够在正常运行条件下保证控制性能，并在需要时驱动系统抵御DoS（控制器-执行器）攻击。由于攻击者的目标通常是最大化系统损害，我们假设他们求解一个对抗性最优控制问题。然后，自适应弹性因子被设计为霍克斯过程强度函数的函数，霍克斯过程是一种估计随机事件发生时间间隔的点过程模型，在移动窗口上训练以估计下一次攻击的返回时间。我们在一个真实系统（科莫湖调节的奥尔吉纳特水坝）的实际数据上，通过两种攻击场景展示了所提出的MPC策略的有效性。
引用
@article{arxiv.2402.18516,
title = {Model Predictive Control with adaptive resilience for Denial-of-Service Attacks mitigation on a Regulated Dam},
author = {Raffaele Giuseppe Cestari and Stefano Longari and Stefano Zanero and Simone Formentin},
journal= {arXiv preprint arXiv:2402.18516},
year = {2024}
}