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Enregistrement W3091566111 · doi:10.1109/ccta41146.2020.9206373

Set-Theoretic Control for Active Detection of Replay Attacks with Applications to Smart Grid

2020· article· en· W3091566111 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

Revue2020 IEEE Conference on Control Technology and Applications (CCTA) · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueSmart Grid Security and Resilience
Établissements canadiensConcordia University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésReplay attackComputer scienceDigital watermarkingScheme (mathematics)Cyber-physical systemSet (abstract data type)ExploitStability (learning theory)GridBounded functionTransient (computer programming)Control (management)Control theory (sociology)Image (mathematics)Authentication (law)Artificial intelligenceComputer securityMachine learningMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this paper, we propose a novel physical watermarking technique for the active detection of replay attacks in cyber-physical systems. The proposed strategy exploits the set-theoretic model predictive control paradigm to design control input that, whenever needed, can be safely and continuously applied to the system for an apriori known number of steps. Such a control scheme enables the design of a physical watermarked control signal that is obtained by properly randomly dropping the last computed command input. As an example application, we apply the proposed control scheme to the IEEE new England 39-bus system. We prove that, in the attack-free case, the generators' transient stability is achieved for all admissible watermarking signals and that the closed-loop system enjoys uniformly ultimately bounded stability. Our simulation results confirm that the proposed solution is effective in detecting replay attacks and is also capable of mitigating the control performance loss drawback typical of watermarking solutions.

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)0,000
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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,950
Score d'incertitude au seuil0,793

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,233
Écart entre enseignants0,223 · 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