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Enregistrement W2749401031 · doi:10.4236/ica.2017.83013

Generalized Attack Model for Networked Control Systems, Evaluation of Control Methods

2017· article· en· W2749401031 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueIntelligent Control and Automation · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueSmart Grid Security and Resilience
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPID controllerControl systemNetworked control systemController (irrigation)Control engineeringFidelityControl (management)Industrial control systemModel predictive controlComputer scienceEngineeringNonlinear systemControl theory (sociology)Artificial intelligenceTelecommunications

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Networked Control Systems (NCSs) have been implemented in several different industries. The integration with advanced communication networks and computing techniques allows for the enhancement of efficiency of industrial control systems. Despite all the advantages that NCSs bring to industry, they remain at risk to a spectrum of physical and cyber-attacks. In this paper, we elaborate on security vulnerabilities of NCSs, and examine how these vulnerabilities may be exploited when attacks occur. A general model of NCS designed with three different controllers, i.e., proportional-integral-derivative (PID) controllers, Model Predictive control (MPC) and Emotional Learning Controller (ELC) are studied. Then three different types of attacks are applied to evaluate the system performance. For the case study, a networked pacemaker system using the Zeeman nonlinear heart model (ZHM) as the plant combined with the above-mentioned controllers to test the system performance when under attacks. The results show that with Emotional Learning Controller (ELC), the pacemaker is able to track the ECG signal with high fidelity even under different attack scenarios.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,910
Score d'incertitude au seuil0,616

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,060
Tête enseignante GPT0,354
Écart entre enseignants0,294 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle