#cyber-physical

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学术论文2026-09-09 发布INFO

Wicked Problem, Parsimonious Solution: Securing Electric Vehicle Charging Station Software

本文是一篇立场论文(position paper),聚焦电动汽车充电基础设施中充电站这一最脆弱环节,尤其指出充电站供电设备(EVSE)中的嵌入式与配套软件目前是一块几乎不受保护、也缺乏特征刻画的攻击面。作者认为,充电桩软件同时承受传统 IT

历史摘要 · 未重新核验 · arXiv cs.CR

学术论文2026-08-17 发布INFO

SentryBus: A Multi-Vantage Observability Model and Validated Instrument for I2C Sensor-Interface Manipulation

SentryBus 提出了一种面向 I2C 传感器接口操纵的多视角可观测性模型与经过验证的检测仪器。论文针对医疗物联网设备、无人机和信息物理系统中普遍存在的传感器信任假设:一旦测量值到达嵌入式处理器,系统便默认其可信。然而,攻击者若在传感器

历史摘要 · 未重新核验 · arXiv cs.CR

学术论文2026-07-07 发布MEDIUM

Bit2Watt: A Cyber-Physical Vulnerability Exploiting GPU Workloads Across Power and Computing Infrastructures

现代数据中心日益依赖大规模 GPU 集群和现场可再生能源,导致计算负载与电力电子主导电网之间形成紧密耦合的物理信息系统。本文提出了一种此前未被探索的脆弱性 Bit2Watt:攻击者通过操纵 GPU 工作负载,诱导受控的高频功率调制,从而破坏

历史摘要 · 未重新核验 · arXiv cs.CR

学术论文2026-07-07 发布INFO

Poster: May the Swarm Be With You: Sensor Spoofing Attacks Against Drone Swarms.

该论文研究针对无人机群(drone swarms)的传感器欺骗攻击。随着无人机群在军事、物流、农业等领域的广泛应用,其安全性受到关注。无人机群依赖多种传感器(如GPS、IMU、视觉传感器等)进行协同导航与决策。作者提出了一种新型攻击方法,攻

历史摘要 · 未重新核验 · ACM CCS

学术论文2026-06-16 发布INFO

AI Sandboxes: A Threat Model, Taxonomy, and Measurement Framework

本文提出了一个针对AI沙箱的威胁模型、分类法和测量框架。随着AI系统越来越多地在受限环境中进行评估(结合隔离、仿真、检测、监督和证据捕获),尤其是物理AI、AIoT和网络物理系统,测试环境的可信度和安全性变得至关重要。作者首先形式化了沙箱边

历史摘要 · 未重新核验 · arXiv cs.CR

学术论文2026-06-15 发布INFO

A Formal Resilience Framework for Cyber-Physical Embodied Systems under Device-Level Cyberattacks

该论文针对网络物理系统(CPS)面临设备级网络攻击时的弹性问题展开研究。传统容错机制通过分析传感器和执行器输出检测渐进漂移或突发故障,并启动相应容忍机制,这在通用故障模型下合理,但无法捕捉网络攻击可能采用的细微策略。对于具身CPS(Embo

历史摘要 · 未重新核验 · arXiv cs.CR

学术论文2026-06-06 发布INFO

Multidimensional Resilience for Electrical Power Systems: Systematic Review, Integrated Index, and Validation under Real-World Cyber-Physical Attack Scenarios

本文针对电力系统在脱碳化背景下日益复杂的多维度弹性问题进行了系统综述与指数构建。研究指出,传统的单维度弹性评估方法无法捕捉到物理、运行、数字-网络、气候-外部以及经济-监管五个维度之间交互产生的系统性脆弱性。作者通过PRISMA 2020方

历史摘要 · 未重新核验 · arXiv cs.CR

学术论文2026-05-27 发布INFO

Cycle-Space Informed Detection of Autoencoded Blind False Data Injection Attacks on Power Systems

该论文针对电力系统中由数据驱动的盲假数据注入攻击(FDIA)提出了一种拓扑感知的检测方法。现有研究大多基于统计或数据驱动的方法分析测量值,但攻击者可以利用自编码器学习测量流形并生成与Jacobian零空间对齐的扰动,从而绕过残差检测器和时间

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