基于粒子滤波的工业控制网络态势感知建模

粒子滤波(Particle filtering,PF)算法能有效地对工控系统这一类非线性、非高斯噪声系统进行状态估计,但在实际采用经典粒子滤波状态估计检测攻击时,实验结果显示该方法存在很高的漏检率,无法保障系统安全.因此改进经典算法,提出了基于粒子滤波输入估计的态势理解算法.该算法在考虑系统输入与输出关系的同时,结合蒙特卡洛思想,提取工控系统态势特征,计算态势指标,最终实现态势理解.实验结果表明,该算法能有效地感知持续性攻击,并判断系统态势....

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Published in自动化学报 Vol. 44; no. 8; pp. 1405 - 1412
Main Authors 陆耿虹, 冯冬芹
Format Journal Article
LanguageChinese
Published 浙江大学智能系统与控制研究所工业控制技术国家重点实验室 杭州310027 01.08.2018
Subjects
粒子滤波
工控系统
态势感知
态势理解
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ISSN0254-4156
DOI10.16383/j.aas.2017.c160830

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Summary:粒子滤波(Particle filtering,PF)算法能有效地对工控系统这一类非线性、非高斯噪声系统进行状态估计,但在实际采用经典粒子滤波状态估计检测攻击时,实验结果显示该方法存在很高的漏检率,无法保障系统安全.因此改进经典算法,提出了基于粒子滤波输入估计的态势理解算法.该算法在考虑系统输入与输出关系的同时,结合蒙特卡洛思想,提取工控系统态势特征,计算态势指标,最终实现态势理解.实验结果表明,该算法能有效地感知持续性攻击,并判断系统态势.
ISSN:0254-4156
DOI:10.16383/j.aas.2017.c160830