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
#ICS-security
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该论文针对关键任务基础设施面临的网络威胁日益复杂化、攻击门槛持续下降的现状展开研究。作者指出，防病毒和防火墙等传统点状防护方案本质上是被动响应式的，难以应对现代攻击面所呈现的组合爆炸式复杂度。为此，论文结合并对比了两种互补的方法论：其一是洛
Physics-Attested Federated Learning: Securing Collaborative Anomaly Detection in Critical Water Infrastructure
该论文针对工业控制系统（尤其是关键水务基础设施）中联邦学习入侵检测的一个根本性缺陷展开研究：现有防御机制几乎全部在"模型更新空间"内运作（如 Krum、FoolsGold、Trimmed-Mean 等聚合规则），聚合服务器只能看到客户端上传
XPhysICS: Cross-Physical-Domain Threat Grounding for Industrial Control Systems Security
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
ISIA-AF: Orchestrating Reproducible Attacks and Multi-Source Data Collection for OT Systems
该论文针对运营技术（OT）/工业控制系统安全研究中长期存在的一个基础性痛点展开：入侵检测与异常检测模型的训练和评测高度依赖真实、可复现的安全数据集，但现有 OT 数据集普遍存在采集过程自动化程度低、数据源单一、文档与元数据不足导致难以复用等
Quantifying IIoT Sensor Node Criticality by Fusing its Data Criticality and Security Vulnerability
该论文聚焦工业物联网（IIoT）中传感器节点的安全关键性评估问题。IIoT 传感器依赖实时数据调控生产流程，一旦遭受网络攻击，可能同时损害数据可靠性与产品质量。既有研究要么仅从网络安全漏洞与攻击影响角度对节点排序，要么仅依据传感器数据对产品
Robust Industrial Cyber Physical Classification Using Neuromorphic Temporal Embeddings and Hybrid SNN XGBoost Under Machine Unlearning Attacks
该论文关注电力配电网数字化带来的安全后果：工控与关键基础设施侧的网络暴露面扩大，而现有入侵检测系统（IDS）多依赖计算开销大的深度学习模型，难以在边缘侧部署；同时，为适应数据分布漂移而进行的周期性重训练，又使模型暴露于「机器遗忘攻击」（ma
MARS: Detecting Unauthorized Variable Manipulations in Multi-Application PLC Runtimes
可编程逻辑控制器（PLC）在工业控制系统（ICS）中负责执行核心控制逻辑。随着 PLC 功能增强，其运行时环境越来越多地同时运行多个应用程序，这些程序共享对 PLC 变量的访问。然而，现有 ICS 防御机制主要关注变量值是否超出预期边界，以
PLCBench: Can Autonomous LLM Agents Turn PLC Access into Sustained Physical Impact?
PLCBench 论文提出并实验验证了一个面向真实工业控制系统（ICS）的硬件在环（HIL）安全评估框架，重点研究自主大语言模型（LLM）代理能否将网络可达的可编程逻辑控制器（PLC）访问转化为持续的物理影响。现有评估大多聚焦于数字任务或
ICS Cybersecurity Datasets: A Systematic Meta-Review of Coverage, Evaluation Practice, and Structural Gaps
本文针对工业控制系统（ICS）入侵检测研究领域对公开数据集的严重依赖现状，首次系统性地评估了现有数据集语料是否足以支撑当前的研究评估结论。作者对2019至2026年间发表的18项研究进行了元综述，从中识别、整合并描述了83个ICS或与ICS
Robustness of Anomaly Detection Models for Industrial Control Systems under Training-Time Data Contamination
这篇 arXiv 论文研究了工业控制系统（ICS）中基于机器学习的异常检测模型在训练数据被污染情况下的鲁棒性问题。研究背景是：现有研究大多假设异常检测器的训练数据是可信的，但在实际工业环境中，训练数据可能因日志被篡改、标注错误、历史数据库记
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
BGA: A noise-immune neural distillation framework for malicious signature extraction in high-entropy encrypted flows
本文提出一种名为BGA（Bidirectional Gated Attention）的抗噪神经蒸馏框架，用于在高熵加密流量（如TLS 1.3）中提取恶意签名。研究动机是：在加密流量中，随机性强的密码学噪声会稀释注意力机制对关键控制面特征的关
An LLM-Driven Fuzzing Framework for Detecting Logic Instruction Bugs in PLCs.
本文提出 LogicFuzz，据作者称这是首个专门针对可编程逻辑控制器（PLC）固件中逻辑指令库进行模糊测试的框架。PLC 广泛用于工业自动化，其逻辑指令库由供应商提供并编译进设备固件，若存在安全缺陷，可能被物理控制程序、网络服务或运行时子
Strategy Phasing of Cyber Attacks on Digital Substations
该论文针对IEC 61850标准下数字变电站面临的网络攻击策略阶段识别问题展开研究。现代数字变电站虽提升了电力系统运行效率，但其通信协议存在被攻击者利用的安全隐患，攻击者可通过操纵断路器操作引发严重后果。此类网络攻击通常遵循多阶段策略，而现
A Tale of Two Industroyers: It was the Season of Darkness.
本论文对两种旨在对乌克兰电网实施停电的恶意软件进行了深入分析。研究者设计并实现了一种新型沙箱环境，该沙箱能够模拟变电站中的各类网络拓扑、设备特性和通信协议，从而安全地执行专门针对变电站设备的恶意代码，并详细记录攻击者在变电站设备上可能执行的
IstGPT: LLM-based Anomaly Detection for Spatial-Temporal Graph in Industrial Systems
本文提出 IstGPT，一种基于大语言模型（LLM）和图神经网络的工业系统异常检测工具。工业互联网系统面临复杂的 ICS 攻击，现有工具难以实时检测传感器与执行器之间的复杂依赖关系。IstGPT 首先利用工业多模态知识（包括运行数据、技术文
Characterizing AI-Assisted Bot Traffic in Darknet Data: Implications for ICS and IIoT Security
本文研究AI辅助自动化扫描工具对互联网背景流量的影响，特别是对工业控制系统（ICS）和工业物联网（IIoT）入侵检测系统（IDS）基线假设的挑战。研究者利用Merit ORION网络望远镜收集的2021年和2025年两个时间节点的192百万
BACnet or "BADnet"? On the (In)Security of Implicitly Reserved Fields in BACnet.
本文研究了BACnet协议中隐式保留字段（implicitly reserved fields）的安全性问题。BACnet（Building Automation and Control Network）是楼宇自动化和控制网络中广泛应用的标