中国科大学位与研究生教育
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针对远程状态估计带边信息最差情况下基于新息的完整性攻击
针对远程状态估计带边信息最差情况下基于新息的完整性攻击
教师介绍

本讲教师:施凌
所属学科:工科
人  气:189

课程介绍
施凌教授于2002年在香港科技大学获学士学位,2008年在加州理工学院获博士学位,现为香港科技大学副教授。他的研究兴趣是信息物理系统中的安全问题,网络化控制系统,传感器调度和基于事件的状态估计。施教授是IEEE的高级会员,曾担任2013-2016年欧洲控制会议的编委会成员,现担任国际期刊International Journal of Robust and Nonlinear Control主编,IEEE Transactions on Control of Network Systems等多个期刊编委,以及第23届网络与系统数学理论国际研讨会(MTNS 2018)的大会主席。 In this talk, we consider worst-case innovation-based integrity attacks with side information in a remote state estimation scenario where a sensor transmits its measurement to a remote estimator equipped with a false-data detector. We show that launching attacks using the combined information is not always optimal. First, we characterize the stealthiness constraints for different types of attack strategies to avoid being noticed by the false-data detector. Then, we derive the evolution of the remote estimation error covariance in the presence of attacks, based on which the worst-case attack policies are obtained by solving convex optimization problems. Furthermore, the closed-form expressions of the worst-case attacks are obtained for scalar systems and the attack consequences are compared with the existing work to determine which strategy is more critical in deteriorating system performance.

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