Digital Twin Degradation: Detecting Cyber Physical Attacks via Temporal Inconsistencies
本文提出一种面向网络物理系统（CPS）的数字孪生（DT）安全监测框架。传统上，数字孪生被用于实时监控物理过程，但在对抗环境中，其保真度无法保证。通信延迟、数据篡改、传感器退化或部分信息丢失都会导致孪生状态与物理状态偏离，形成时间不一致性。作
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← 返回所有主题Technical Report on Resilient and Secure Large-Scale Energy Internet Systems
本报告由 IEEE PES 工作组撰写，聚焦大规模能源互联网（Energy Internet, EI）系统的安全性与弹性问题。EI 系统通过深度数字化将电力层、信息层和市场层紧密耦合，形成典型的网络-物理融合系统（CPS），其安全威胁面已从
AdaptoNet: Modular Foundation-Adaptive Neural Networks for Cyber-Physical Attack Detection in Power Grids
本文针对电力网络中的网络物理攻击检测问题，提出了一种名为 AdaptoNet 的模块化自适应神经网络。研究背景是：针对电网的攻击往往将物理破坏与数据篡改相结合，以破坏网络物理系统的稳定性。作者重点研究了一类特定的数据拒绝攻击（data de
Verifiable computations for dynamic encrypted control
本文针对动态加密控制系统中云服务器计算的完整性验证问题，提出了一种新颖的验证算法。传统加密控制虽能保护数据和参数隐私，但云服务器可能篡改计算结果，现有方法要么依赖强假设，要么计算开销大，且仅适用于静态计算。作者利用控制器的系统理论输入输出特