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Enregistrement W4300125214 · doi:10.1109/csr54599.2022.9850310

Current drainage induced by bias injection attack against Kalman filter of BLDC motor

2022· article· en· W4300125214 sur OpenAlexafffund
Yuri Boiko, Iluju Kiringa, Tet Yeap

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueSmart Grid Security and Resilience
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesUniversity of Ottawa
Mots-clésControl theory (sociology)Kalman filterExtended Kalman filterController (irrigation)Computer scienceRotor (electric)Invariant extended Kalman filterEngineeringArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

False data injection attack against Kalman filter based observer of the linear system in the closed loop control is considered under condition of periodic modulation of the injected data dynamics. Aimed is synergistic effect due to synchronization of the false data dynamics with that of the linear system and interaction with the controller. For that, operation of closed loop controlled Brushless DC (BLDC) motor with Kalman filter in the feedback loop is simulated in Matlab environment under condition of adversarial bias injection attack. Implemented is model of position sensorless drive in which Kalman filter estimates the rotor’s position and angular speed based on phase relations between currents in the motor windings. Adversarial bias injection is implemented into the feedback line of angular velocity estimates connecting output of the Kalman filter and the comparator node, so that Kalman filter estimates are substituted by the ones with the bias included. Here the effect of various bias functions is tested on the control system operation. Specifically, considered are (i) double step-function bias, (ii) gradual linear increase of the bias (triangle function), (iii) saw tooth function with triangular tooth shape, all acting as modification term for Kalman filter estimates of rotor’s speed. Findings for P-type controlled circuits show standard response to the step-function, as expected. Unusually, the gradual linear increase of the injected bias leads to reactive response of the circuits at the initial phase, which counters the bias shift in a way contrary to the step-function response type. This countering weakens as the linear increase of the bias persists, finally turning to the trend aligned with the bias direction. Even more unusually, saw tooth function of the bias causes resonance type of circuit’s response with persistent countering of the bias trend and significant current increase in the motor’s windings, defined here as “current drainage”. Signatures of specific responses are shown to depend on frequency and modulation depth of the bias tooth saw function. Importantly, high levels of current drainage are shown to be achievable at the very low levels (ca. 2%) of bias modulation amplitude for a saw tooth bias functions. This feature holds a promise of potentially devastating tool for stealthy adversarial attacks with high efficiency.

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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,373
Score d'incertitude au seuil0,403

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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,246
Écart entre enseignants0,218 · 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'étudeSans objet
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

Citations5
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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