面向实时数据的CPS一体化建模方法

信息物理系统(cyber-physical system,简称CPS)是一个在环境感知的基础上整合了物理和计算元素的系统,它可以智能地响应真实世界的动态变化,具有重要而广阔的应用前景。然而,CPS工作在复杂的物理环境中,周围的物理变化会对CPS的行为产生影响。因此,确保CPS在复杂环境中的安全性和可靠性至关重要。提出了一种面向实时数据的一体化建模方法,通过定义一系列的规则,将领域环境模型组合到运行时验证过程中去,从而保证CPS在不确定环境中的安全性和可靠性。该方法首先为环境建立数学模型。然后,设计合并规则将相同系统参数下仅有一个环境影响因子的数学模型合并为相同系统参数下有一个或多个环境影响因子的数学模型。之后,定义转换规则,将数学模型转换为伪代码表示的环境模型。最后,根据组合规则将环境模型组合到运行时监视模型中执行验证。该方法使得监视模型更加完整、准确,当环境发生变化时,通过动态调整参数范围使得CPS中的安全属性在复杂的物理环境中仍然得以满足。将该方法应用到移动机器人避障实验中,对影响电池容量的温度和湿度进行数学建模,然后将环境模型组合到监视模型中去,最终实现在执行任务前可以根据不同的物理环境准确地给出续航时间安全提醒。

具有多传感器的CPS系统的攻击检测

信息物理系统(cyber-physical systems,简称CPS)是基于环境感知实现计算、通信与物理元素紧密结合的下一代智能系统,广泛应用于安全攸关的系统和工业控制等领域。信息技术与物理世界的相互作用使得CPS容易受到各种恶意攻击,从而破坏其安全性。主要研究存在瞬态故障的CPS中传感器的攻击检测问题。考虑具有多个传感器测量相同物理变量的系统,其中一些传感器可能受到恶意攻击并提供错误的测量。此外,使用抽象传感器模型,每个传感器为控制器提供一个真实值的可能间隔。已有的用于检测传感器被恶意攻击的方法是保守的。当专业攻击者在一段时间内轻微地或不频繁地操纵传感器的输出时,现有方法很难捕获到攻击,如隐身攻击。为了解决这个问题,设计了一种基于融合间隔和历史测量的传感器攻击检测方法。该方法首先为不同的传感器构建不同的故障模型,使用系统动力学方程把历史测量融入到攻击检测方法中,从不同的方面分析传感器的测量。另外,利用历史测量和融合间隔解决了两个传感器的测量相交时是否存在故障的问题。该方法的核心思想是利用传感器之间的成对不一致关系检测和识别攻击。从EV3地面车辆上获得真实的测量数据来验证算法的性能。实验结果表明,所提出的方法优于现有方法,对各种攻击类型都有较好的检测和识别性能,特别是对于隐身攻击,检测率和识别率大约提高了90%以上。