The Vulnerability Analysis of Remote Estimation With Batch-Data Detectors Against Integrity Attacks
Notice bibliographique
Résumé
The vulnerability analysis of remote state estimation with batch-data detectors is investigated in this article. The considered scenario is that sensors measure the process state and transmit measurements to the remote end via wireless networks, where the yielded innovation may be altered by an adversary in an affine form. At the remote end, a detector utilizing batch statistics is deployed to detect anomalies. In this setup, finding the worst-case estimation performance degradation during a detection interval is formulated as a nonconvex optimization problem on the Stiefel manifold with linear equation constraints, which is generally hard to tackle. Such a problem is addressed by introducing new optimization variables, and structural expressions of attack strategies in worst-case are proposed. Then, by means of Riemannian optimization tools, we provide additional properties for such attack strategies in a scalar sensor by solving a boundary trust region subproblem. Furthermore, analytical attack strategies in worst-case are derived under the case where a sequence of contaminated innovation covariances has been determined. A necessary condition of the existence of attack strategies in worst-case for the attacker with symmetric attack parameter matrices is also presented. Finally, two numerical examples in multisensor and a scalar sensor are conducted to demonstrate the validity of results developed.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».