Detecting False Data Injection and Unstable Operation in Smart Grid via System-Aware Graph Boundary Learning
该论文针对网络物理电力系统(智能电网)中两个长期被割裂处理的问题——稳定性预测与虚假数据注入(FDI)攻击检测——提出了统一的图学习框架 StarGNN。研究背景是:现代电网越来越多地依赖数据驱动工具来识别不稳定运行状态并支撑可靠调度,但真
#cyber-physical-systems
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该论文关注工业控制系统（ICS）威胁情报跨物理域复用的可靠性问题：为某一工厂记录的安全威胁（例如针对污水处理工艺的攻击手法），其蕴含的网络-物理效应有时可能对另一类目标（如配水系统）同样具有参考价值，但作者指出，仅靠语义相似度无法判定这些效
MimicSat: A Reconfigurable Cyber-Physical Testbed For Small Satellite Systems and Cybersecurity Research
MimicSat 是一套面向小型卫星系统与网络安全研究的可重构网络-物理（cyber-physical）实验平台。论文指出，当前卫星安全研究面临一个共性难题：攻击、故障与防御响应带来的影响，究竟如何从单个子系统行为的变化，逐级传播并最终影响
Old MacDonald had a smart farm: Building a testbed to study cybersecurity in smart dairy farming.
本文关注智能农业（特别是奶牛养殖）中的网络安全问题，提出并建设了一个专门用于研究智能农场安全性的测试平台（testbed）。随着现代精准农业和农业科技的发展，农场正逐渐成为典型的网络物理系统（CPS）：现代奶牛场配备了用于动物监测的物联网（
Chameleon: Recovering Cyber-Physical Systems from Memory Corruption Attacks via ML Surrogates
本文提出 Chameleon 框架，用于自动恢复遭受内存破坏攻击的网络物理系统（CPS）。现有防御手段多在检测到攻击后终止或重启系统，这在高安全性关键任务中不可接受。Chameleon 在组件粒度上训练基于机器学习的替代模型，这些模型能近似
The Role of Vehicles in Digital Forensic Investigations: A Structured Synthesis of Digital Vehicle Forensic Characteristics
本文针对现代车辆作为网络物理系统，可能包含对事故重建、犯罪调查、保修分析和网络安全事件响应有价值的数字痕迹，但数字车辆取证（DVF）相较于计算机、移动和云取证仍不成熟，因为相关数据分布在各车载组件、移动设备、制造商后端、第三方服务和物证中。
GTI-mSEMP Framework : A Proposed Framework to Simulate Malware Propagation with Inclusion of Attacker-Defender Strategy
本文提出了一种名为GTI-mSEMP（博弈论集成改进型多无线传感器流行病恶意软件传播）的框架，用于模拟异构、资源受限的赛博物理网络中恶意软件的传播，并明确纳入攻击者与防御者之间的策略博弈。传统的流行病学模型通常将安全防御视为静态参数，无法捕
Graph neural networks at war: integrating cybersecurity and drone intelligence in the Israeli-Iranian conflict
该研究探讨了在物理网络系统（包括网络入侵和无人机）中，如何利用图神经网络（GNN）辅助网络安全和无人机管理。作者提出了一种集成流程，使入侵检测系统能够学习底层网络结构，识别恶意活动，并促进无人机响应措施。基于模拟案例研究，创建了网络攻击模型
REPOSE: Quantifying the Price of Security in Weakly-Hard Real-Time Cyber-Physical Systems
该论文提出 REPOSE，一个分析框架，用于在弱硬实时控制系统中量化安全代价。现有物联网边缘设备的安全机制通常是设计时参数化，以机会主义方式运行，导致可能完全跳过安全任务；或者为每个任务添加安全机制，造成性能大幅下降。REPOSE 针对弱硬
AI-Native Closed-Loop Security for 6G-Enabled Cyber-Physical Systems: From Edge Detection to Network-Wide Mitigation
本文是一篇关于6G赋能信息物理系统（CPS）安全的综述论文。6G网络将连接数十亿CPS设备（如自动驾驶汽车、智能电网、工业机器人和远程手术设备），这些设备运行在超可靠低延迟切片上，使得远程入侵与物理伤害之间的时间差缩短至毫秒级，传统边界防火
Backdoor Attacks on Fault Detection and Localization in Cyber-Physical Systems
本文研究了针对信息物理系统（CPS）中基于机器学习的故障检测与定位机制的后门攻击。CPS（如智能电网、工业自动化）依赖传感器、计算和控制器实时检测电压波动等故障并执行负载均衡。近年来，深度学习模型被广泛用于异常检测，但它们易受对抗性攻击。后
HySecTwin: A Knowledge-Driven Digital Twin Framework Augmented with Hybrid Reasoning for Cyber-Physical Systems
本文提出 HySecTwin，一种面向网络物理系统（CPS）的知识驱动数字孪生框架，旨在解决现有数字孪生方法在网络安全建模中缺乏语义推理能力的问题。HySecTwin 将自动推理置于实时威胁检测的核心，通过语义建模将异构的 CPS 遥测数据