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。后门攻击中，攻击者向训练数据注入恶意模式，使模型在大部分时间表现正常，但遇到特定触发器时输出攻击者控制的结果。作者定义了在CPS故障检测场景下的后门威胁，设计了触发器生成方法，并通过实验验证了攻击有效性，即使只有10%的训练数据被投毒也能成功。论文的主要贡献在于系统性地将后门攻击引入CPS故障检测领域，并展示了其可行性，警示了AI驱动CPS的安全脆弱性。适合CPS安全研究人员、机器学习安全工程师阅读。