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Enregistrement W3153864442 · doi:10.1109/tac.2021.3071948

Worst-Case Stealthy Attacks on Stochastic Event-Based State Estimation

2021· article· en· W3153864442 sur OpenAlexafffund
Jun Shang, Hao Yu, Tongwen Chen

Notice bibliographique

RevueIEEE Transactions on Automatic Control · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueSmart Grid Security and Resilience
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésKalman filterCovarianceGaussianEvent (particle physics)Computer scienceState (computer science)Stochastic processEstimationControl theory (sociology)Real-time computingMathematicsAlgorithmEngineeringStatisticsArtificial intelligenceControl (management)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This article considers the worst-case stealthy attack strategies on stochastic event-based state estimation. Smart sensors equipped with local event-triggered Kalman filters are used to transmit innovations. Contrary to classic Kalman filters, the transmitted innovation screened by the stochastic decision rule does not follow a Gaussian distribution. A type of distribution called complete Gaussian crater is defined and analyzed, which is essential for designing stealthy attacks. The evolution of the estimation error covariance under attacks is obtained. Stealthy attacks that yield the greatest estimation errors under constraints on transmission rates and probability distributions are obtained and analyzed. The system performance degradation caused by different attacks is evaluated via simulations.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,870
Score d'incertitude au seuil0,949

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,239
Écart entre enseignants0,230 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations31
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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