最优数据注入攻击下的过程韧性

在本文中，我们从能够最优构建数据注入攻击的攻击者视角，在信息论框架下研究过程系统的韧性。该攻击旨在同时实现干扰过程变量的稳态分布并保持隐蔽性。该问题被形式化为设计一个多元高斯分布，以最大化在有无攻击情况下状态与状态估计的稳态分布之间的Kullback-Leibler散度，同时最小化传感器测量值分布之间的该散度。当攻击者对传感器的访问受限时，通过引入稀疏性约束提出了稀疏攻击。我们对攻击构建问题的凸性进行了理论分析，并提出了一种贪婪算法，该算法能够系统性地评估测量值的脆弱性，从而为过程系统的固有韧性提供洞见。我们在一个双反应器过程上对所提出构建方法的性能进行了数值评估。