A worst-case approach to safety and reference tracking for cyber-physical systems under network attacks
Notice bibliographique
Résumé
In this technical note, the safety and reference tracking control problems for Cyber-Physical Systems (CPSs) equipped with authenticated communication channels are addressed. In this class of CPSs, network attacks can break the feedback loop at two different points for an arbitrarily long period. In this scenario, we design a novel control architecture that, by taking a worst-case approach, aims to preserve the safety of the systems while minimizing, whenever possible, the tracking performance degradation. On the plant side, a local safety controller is designed to take care of attacks on the actuation channel. In particular, given a finite number of pre-determined admissible safe equilibrium points, this unit exploits a Voronoi partition of the state space and a family of dual-model set-theoretic model predictive controllers to safely confine, in a finite number of steps, the system into the closest robust control invariant region. On the other hand, on the controller side, the reference tracking controller operations are enhanced with an add-on module in charge of dealing with attack occurrences on the measurement channel. Specifically, by leveraging the Voronoi partition used on the plant's side and reachability arguments, the objective of this unit is to reduce the performance loss by allowing a supervised system evolution until the best outcome in terms of tracking is achieved. The obtained theoretical results are proved and the solution's effectiveness is shown through a simulation example.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».