Stealthy Cyber-Attack Design Using Dynamic Programming
研究了控制系统的数据注入攻击问题。我们考虑的攻击，旨在最大限度地提高系统中断，同时保持在有限的地平线上未被发现。这种攻击所造成的最大可能的破坏被表述为一个非凸优化问题，其对偶问题是一个凸的半定规划。我们证明了对偶间隙是零使用S-引理。为了确定最优攻击向量，我们使用拉格朗日对偶函数来制定软约束最优化问题。利用不确定费用函数的动态规划框架求解软约束最优化问题，确定攻击向量。利用Karush-Kuhn-Tucker条件，给出了攻击向量对原问题最优的充要条件.
2021-09-07 cs.SY eess.SY math.OC
Black-box Stealthy GPS Attacks on Unmanned Aerial Vehicles
本研究分析无人机GPS黑盒隐蔽虚假数据注入攻击的脆弱性，证明闭环系统增量指数稳定时仅篡改GPS就能引发任意大位置偏差，且攻击无需系统模型，经案例验证了结论。
2024-09-17 cs.SY eess.SY
Vulnerability Analysis of Nonlinear Control Systems to Stealthy False Data Injection Attacks
该研究分析非线性控制系统对传感器端隐蔽虚假数据注入攻击的脆弱性，定义通用隐蔽性概念，针对两类攻击者知识水平推导脆弱性条件与攻击设计方法，还分析了攻击对状态估计的影响并通过数值案例验证结果。
2023-10-06 cs.SY eess.SY
Safety monitoring under stealthy sensor injection attacks using reachable sets
针对传统故障检测器难以发现的隐蔽传感器注入攻击，提出仅监测控制输入并通过凸优化计算输入可达集椭球边界的安全检测方法，并经仿真验证。
2023-07-24 cs.SY eess.SY
Privacy-Preserving Stealthy Attack Detection in Multi-Agent Control Systems
本文提出一种全局-局部攻击检测框架，通过全局观测器与去中心化局部观测器协同，在保护多智能体系统状态隐私的前提下检测隐蔽攻击和零动态攻击，并利用拓扑切换实现可扩展的隐蔽攻击检测。
2021-09-28 cs.SY eess.SY
Stealthy Sensor Attacks Against Direct Data-Driven Controllers
University of Pennsylvania（宾夕法尼亚大学）；KTH royal institute of technology（瑞典皇家理工学院）
本文提出针对直接数据驱动控制器的隐蔽传感器攻击方法，展示了攻击者如何误导操作员学习不稳定控制器，并探讨了缓解策略及攻击有效性。
2026-02-25 cs.SY eess.SY
Stealthy Perception-based Attacks on Unmanned Aerial Vehicles
Duke University（杜克大学）
在这项工作中，我们研究的脆弱性，无人机（UAV）的隐形攻击的感知为基础的控制。为了指导我们的分析，我们考虑两个具体的任务：（$i$）地面车辆跟踪（GVT），和（$ii$）垂直起飞和降落（VTOL）的四轴飞行器在移动的地面车辆。具体来说，我们引入了一种方法来随着时间的推移持续攻击传感器测量和相机图像，以导致控制性能下降（例如，通过任务失败）同时保持隐身（即，未被部署的异常检测器检测到）。与主要依赖于深度神经网络对小输入扰动（例如，通过在图像中添加小块和/或噪声），我们表明可以通过改变地面车辆着陆标记的图像以及适当地伪造传感数据来设计隐形但有效的攻击。我们说明了我们的攻击在凉亭3D机器人模拟器的有效性。
2023-03-03 cs.RO cs.SY eess.SY
Security Allocation in Networked Control Systems under Stealthy Attacks
本文针对隐蔽攻击下的网络化控制系统，提出基于图支配集和Stackelberg博弈的安全资源分配方法，并给出防御代价与攻击影响有界的图论条件。
2024-04-02 cs.SY eess.SY
Lure-and-Reveal: An Exposure Framework for Stealthy Deception Attack in Multi-sensor Uncertain Systems
Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科技大学（广州））
本文提出一种无需修改传感器接口的暴露框架，通过注入随机暴露震动，使防御方的真实状态估计与攻击方的 manipulated 状态估计产生差异，从而揭露隐蔽欺骗攻击，并推导出暴露条件和补偿条件。
2026-05-11 cs.SY eess.SY
Path Integral Methods for Synthesizing and Preventing Stealthy Attacks in Nonlinear Cyber-Physical Systems
本文采用路径积分方法合成非线性CPS中最坏情况隐蔽攻击，并设计极小极大KL控制策略缓解攻击，通过单轮导航和巡航控制验证了方法的有效性。
2025-04-23 cs.IT cs.SY eess.SY
Risk Assessment of Stealthy Attacks on Uncertain Control Systems
本文针对不确定控制系统中的隐蔽数据注入攻击，提出基于输出到输出增益和最大期望损失的风险评估方法，并利用场景优化与耗散系统理论将问题转化为可解的凸半定规划，同时给出风险有界条件，最后通过水轮机电力系统仿真验证。
2022-02-20 cs.SY eess.SY math.OC
Experimental evaluation of sensor attacks and defense mechanisms in feedback systems
在这项工作中，我们评估理论结果的可行性，最坏情况下的影响，和防御机制对隐形传感器攻击的实验设置。我们证明了，对于一个控制器与稳定的动态的隐形传感器攻击是可能的进行和理论上的最坏情况下的影响是接近实际的。然而，虽然攻击理论上应该是可能的，当控制器有积分的行动，我们表明，积分行动减慢攻击者和攻击者是不能够保持隐身，如果它没有完善的知识的控制器状态。此外，我们还研究了不同的异常检测器对攻击影响的影响，并得出结论，具有内部动态的检测器的影响较小。最后，我们使用噪声注入到控制器的动态，以揭示否则隐形攻击。
2022-04-28 cs.SY eess.SY math.OC
Distributionally Robust Tuning of Anomaly Detectors in Cyber-Physical Systems with Stealthy Attacks
设计弹性控制策略以减轻隐形攻击是新兴网络物理系统中的一项关键任务。在异常检测器的设计中，通常假设高斯噪声模型以保持可处理性;然而，这种假设可能导致实际的误报率显著高于预期。我们提出了一个分布鲁棒的异常检测器的噪声分布在基于矩的模糊集。我们设计了一个检测阈值，保证实际的虚警率的上限所需的一个使用广义切比雪夫不等式。此外，我们强调了一个重要的权衡之间的最坏情况下的虚警率和潜在的影响，一个隐形的攻击者有效地计算外椭球界的攻击可达状态对应的分布鲁棒检测器阈值。我们用一个数值例子说明了这种权衡，并将所提出的方法与传统的卡方检测器进行比较。
2019-09-27 cs.SY eess.SY
Resource-Aware Stealthy Attacks in Vehicle Platoons
Concordia University（康科迪亚大学）；University of Ottawa（渥太华大学）
本文研究车辆队列中的隐蔽攻击设计，分析攻击可行条件及对通信拓扑和资源的依赖，揭示系统漏洞，为设计弹性防御对策提供方法。
2025-10-15 cs.SY eess.SY
Adversarial Training of Linear Models under Stealthy Attacks
Uppsala University（乌普萨拉大学）
针对线性模型易受隐蔽攻击的问题，提出基于检测器的切换模型，推导对抗风险凸公式，经数值模拟验证其在部分受攻击数据上性能更优。
2026-08-27 cs.CR cs.LG cs.SY
Stealthy MTD Against Unsupervised Learning-based Blind FDI Attacks in Power Systems
本文研究了如何在电力系统中实现移动目标防御（MTD）可以对抗基于无监督学习的虚假数据注入（FDI）攻击，以及如何将MTD与物理水印相结合，以提高系统的弹性。一种新的智能攻击，它结合了基于密度的空间聚类和降维，开发和证明是有效的，在传统的MTD策略的存在下，保持隐身。在抵抗这种新型攻击时，提出了一种新的MTD与物理水印相结合的实现方法，通过在物理植物参数中加入高斯水印来驱动传统和智能FDI攻击的检测，同时保持对攻击者的隐藏性，并限制对系统运行和稳定性的影响。
2020-08-06 cs.SY eess.SY
Stealthy Cyber-Attacks on Vehicle Lateral Dynamics: A System-Theoretic Analysis
McGill University（麦吉尔大学）；University of Ottawa（渥太华大学）
本文研究了三种隐蔽网络攻击对车辆自行车模型的影响，分析了传感器配置对攻击检测性和系统脆弱性的作用，揭示了不同攻击类型对车辆横向动力学的影响机制。
2026-04-17 cs.SY eess.SY
Stealthy Deactivation of Safety Filters
本文提出一种针对基于控制障碍函数的安全过滤器的隐蔽虚假数据注入攻击，通过注入虚假传感器测量值使过滤器接受不安全动作，并设计相应检测器以补充传统检测，在双积分器示例上验证。
2024-03-26 cs.SY eess.SY
Efficient Predictive Monitoring of Linear Time-Invariant Systems Under Stealthy Attacks
对工业控制系统（ICS）的攻击可能会导致严重的物理损害。虽然离线安全评估可以提供对易受攻击的系统组件的深入了解，但它们可能无法解释旨在在长时间运行瞬态期间逃避异常检测器的隐形攻击。在本文中，我们提出了一个预测性的在线监测方法来检查系统的安全性下潜在的隐形攻击。具体来说，我们适应以前的结果在攻击影响评估的可达性分析提供了一个有效的算法，线性时不变（LTI）系统的在线安全监控。所提出的方法依赖于离线计算的符号可达集的估计的物理状态的系统。然后这些集合被在线实例化，并通过利用椭圆微积分的思想来执行安全检查。我们说明和评估我们的方法使用田纳西-伊士曼过程。我们还比较了我们的方法与基线监测方法在以前的工作中提出的，并评估其效率和可扩展性。我们的评估结果表明，我们的方法可以及时预测，如果一个错误的数据注入攻击将能够造成损害，同时保持未被发现。因此，我们的方法可用于为运营商提供有关隐形攻击的实时预警。
2021-06-04 cs.CR cs.SY eess.SY
Zonotope-Based Active Exposure of Stealthy Deception Attacks in Sensor-Fusion Systems
The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科技大学（广州））
本文针对存在未知有界噪声的传感器融合网络物理系统，提出基于 zonotope 的主动暴露方法，通过设计滚动时域优化框架的暴露输入实现隐蔽欺骗攻击检测，经无人机导航仿真验证了方法有效性。
2026-09-03 cs.SY eess.SY
Exposing the Invisible: Detecting Stealthy Parameter-Based Cyber-Attacks on Inverter Synchronization Loops
King Abdullah University of Science and Technology（阿卜杜拉国王科技大学）；The University of Texas at Austin（德克萨斯大学奥斯汀分校）；AGH University of Krakow（克拉科夫AGH科技大学）
本文针对物联网技术应用下逆变器同步环路面临的隐蔽性基于参数的网络攻击，提出一种改进型锁相环，可在保留传统性能的同时检测此类攻击，实验验证了其有效性。
2026-09-01 cs.SY eess.SY
Application of the unified control and detection framework to detecting stealthy integrity cyber-attacks on feedback control systems
该草案解决了在统一控制和检测框架中检测对自动控制系统的隐形完整性网络攻击的问题。首先介绍了一种无法使用成熟的基于入侵者的技术检测到的一般形式的完整性网络攻击作为内核攻击。著名的重放攻击、零动态攻击和隐蔽攻击是核攻击的特殊形式。给出了核攻击的存在条件。它表明，在控制和检测的统一框架中，所有的内核攻击，可以在结构上检测时，不仅基于控制器的残留，而且基于控制信号的残留信号的产生和用于检测目的。在分析结果的基础上，提出了两种检测核攻击的方案，在不损失控制性能的前提下，实现了可靠的攻击检测。虽然第一种方案类似于公认的移动目标方法和辅助系统辅助检测方案，但第二种检测器是通过反馈控制系统中的控制和监视信号的加密传输来实现的，该反馈控制系统防止对手通过窃听攻击获得系统知识。这两种方案都说明了检测重放，零动态和隐蔽攻击和三坦克控制系统的实验研究的例子。
2021-06-04 cs.SY eess.SY
Stealthy bias injection attack detection based on Kullback-Leibler divergence in noisy linear systems
Uppsala University（乌普萨拉大学）
本文提出基于Kullback-Leibler散度的随机线性系统隐蔽偏置注入攻击检测方法，通过max-min优化和双凸优化解决检测问题，提升攻击检测性能。
2026-10-28 cs.SY eess.SY
Stealthy Measurement-Aided Pole-Dynamics Attacks with Nominal Models
传统的极点动态攻击（TPDAs）采用标称模型时，精确模型和标称模型之间的模型失配往往会影响其隐蔽性，甚至使隐蔽性丧失。为了解决这个问题，我们目前的文章提出了一种新的隐形测量辅助极点动力学攻击（MAPDA）方法与模型失配。首先，揭示了使用精确模型的TPDA的局限性，其中精确模型有助于确保TPDA的隐身性，但模型失配严重影响其隐身性。其次，针对模型失配问题，采用模型参考自适应控制策略设计了MAPDAs方法，保证了系统的隐蔽性。此外，与既需要测量又需要控制输入的现有方法相比，它更容易实现，因为只需要测量。第三，利用多变量测量值的收敛性研究了MAPDA方法的性能，具有模型失配的MAPDA具有与TPDA相同的隐蔽性和相似的破坏性。具体地说，MAPDA与自适应增益将保持隐形在一个可接受的检测阈值，直到破坏性发生。最后，通过一个网络化倒立摆系统的实验结果验证了该方法的可行性和有效性。
2022-10-28 cs.SY eess.SY
Risk assessment and optimal allocation of security measures under stealthy false data injection attacks
本文首先研究了不确定控制系统在虚假数据注入攻击下的风险评估问题。我们认为对手与完整的系统知识，注入隐形虚假数据到一个不确定的控制系统。然后，我们使用风险价值来表征与对手造成的攻击影响相关的风险。最坏情况下的攻击影响的特点是最近提出的输出到输出增益。我们观察到，风险评估问题对应于一个无限的非凸鲁棒优化问题。为此，我们使用耗散系统理论和情景的方法来近似的风险评估问题成一个凸问题，并提供近似的概率证书。其次，我们考虑了安全措施的分配问题。我们考虑一个运营商的安全预算的约束。在此约束下，我们提出了一种算法，以最佳分配的安全措施，使用计算出的风险，从而得到的风险值最小化。最后，我们通过一个数值例子来说明结果。数值示例还说明了使用风险价值的安全分配以及对名义系统的影响可能具有不同的结果：从而描绘了使用风险度量的益处。
2022-07-11 cs.SY eess.SY math.OC
Memoryless Cumulative Sign Detector for Stealthy CPS Sensor Attacks
University of Virginia（弗吉尼亚大学）
对网络物理系统的隐形虚假数据注入攻击将错误的测量引入传感器，目的是降低系统性能。智能攻击者可以利用系统模型和噪声特性的知识来设计隐形攻击，以通过保持在检测阈值内来逃避最先进的故障检测器的检测。然而，在这些隐藏的攻击中，意图劫持系统的攻击者会留下与系统模型预期相矛盾的非随机行为的痕迹。鉴于这些前提下，在本文中，我们提出了一个运行时的监视器，称为累积符号（CUSIGN）检测器，用于识别隐形伪造的测量，如果测量不再表现在一个随机的方式。具体而言，我们提出的CUSIGN监视器考虑测量残差的符号变化及其预期发生，以检测传感器是否可能受到损害。此外，我们的检测器被设计成一个无记忆的过程，消除了需要存储大量的数据序列的攻击检测。我们的特点提出的CUSIGN技术的检测能力，著名的$χ^2$故障检测方案。此外，我们展示了将CUSIGN增强到基于模型的累积和（Cumulative Sum，Cumulative Sum）检测器的优势，该检测器提供了攻击的幅度范围，用于增强传感器欺骗攻击的检测。我们的方法进行了验证，在导航案例研究的无人驾驶地面车辆（UGV）的模拟。
2020-05-15 cs.RO cs.SY eess.SY
A Zero-stealthy Attack for Sampled-data Control Systems via Input Redundancy
Seoul National University（首尔大学）；Daegu Gyeongbuk Institute of Science & Technology（大邱庆北科学技术院）
本文提出样本数据控制系统中的一种新型漏洞，当物理系统被数字控制器控制时，若攻击使系统状态通过输出矩阵核，则可实现隐形攻击。输入冗余存在时，此类攻击始终存在。
2018-01-11 cs.SY eess.SY
Planning Stealthy Backdoor Attacks in MDPs with Observation-Based Triggers
University of Florida（佛罗里达大学）；University of Illinois Chicago（伊利诺伊大学芝加哥分校）；DEVCOM Army Research Lab（DEVCOM陆军研究实验室）
本文研究了在马尔可夫决策过程建模的随机控制系统中后门攻击的规划问题，提出了一种基于切换梯度优化的算法，用于联合求解后门策略和触发器，以实现隐蔽且成功的攻击。
2026-04-23 cs.SY eess.SY
Bilateral Cognitive Security Games in Networked Control Systems under Stealthy Injection Attacks
本文研究网络化控制系统在隐蔽虚假数据注入攻击下的双边认知安全博弈，提出认知失配与认知共振概念计算攻防策略，并证明确保策略收敛的充分条件。
2025-05-02 cs.SY eess.SY
Dual State-space Fidelity Blade (D-STAB): A Novel Stealthy Cyber-physical Attack Paradigm
本文提出D-STAB攻击范式，利用高保真与低保真模型间的信息不对称，通过精确对抗约束诱导高保真状态偏差，在BMS最优充电任务中验证了其隐蔽性。
2025-07-09 cs.SY eess.SY
Model-based Randomness Monitor for Stealthy Sensor Attacks
University of Virginia（弗吉尼亚大学）
对现代自主网络物理系统（CPS）的恶意攻击可以利用有关系统动态和噪声特性的信息来隐藏，同时将系统劫持到不期望的状态。如果攻击试图隐藏在系统噪声配置文件中以保持未被检测到，则意图劫持系统的攻击者将改变传感器测量，这与系统模型的预期相矛盾。为了解决这个问题，在本文中，我们提出了一个框架来检测传感器攻击的影响下的CPS传感器测量的非随机性。具体来说，我们提出了一个运行时监视器，利用两个统计测试，Wilcoxon符号秩检验和串行独立性检验来检测测量数据中不一致的模式。对于建议的统计测试，我们提供了正式的保证和边界的攻击检测。我们验证了我们的方法，通过模拟和实验的无人地面车辆（UGV）的隐身攻击，并比较我们的框架与其他异常检测器。
2020-05-16 cs.RO cs.SY eess.SY
Risk Assessment for Connected Vehicles under Stealthy Attacks on Vehicle-to-Vehicle Networks
协同自适应巡航控制（CACC）是一种自动车辆跟随技术，允许高速公路上的车辆组形成紧密耦合的队列。这通过经由车辆到车辆（V2 V）无线通信网络交换车辆间数据来实现。CACC增加了交通吞吐量和安全性，并降低了燃料消耗。然而，车辆连接的激增带来了新的安全挑战，因为车辆网络越来越多地成为试图降低队列性能甚至导致碰撞的对手的新接入点。在这篇手稿中，我们提出了一种新的攻击检测方案，利用实时传感器/网络数据和基于物理的数学模型的车辆在排。然而，即使是最好的检测方案也可能导致保守的检测结果，因为不可避免的建模不确定性，网络效应（延迟，量化，通信丢失）和噪声。任何探测器都很难（通常不可能）区分这些不同的扰动源和实际的攻击信号。这使得对手能够发起一系列攻击策略，这些策略可以通过隐藏在系统的不确定性中来超越检测方案。在这里，我们为互联和自动驾驶汽车（CAV）提供风险评估工具（半定计划），以量化对检测器隐藏的攻击的潜在影响（这里称为\emph{stealthy attacks}）。数值算例表明了该方法的有效性。
2021-09-03 cs.SY eess.SY
Regret-Optimal Defense Against Stealthy Adversaries: A System Level Approach
针对控制设计依赖的系统输出易受隐秘攻击的问题，提出含新型度量、系统级优化及等价秩约束求解的遗憾最优控制框架，通过仿真验证了其有效性。
2024-09-14 cs.SY eess.SY
An Adaptive Cyber-Resilient Framework for P2P Energy Trading under Optimal Stealthy Attacks
Indian Institute of Technology Delhi（印度理工学院德里分校）
针对P2P能源交易面临的最优隐蔽攻击问题，本文设计含马氏距离增强检测器与自适应rho缓解策略的网络弹性框架，实现98.49%的攻击检测准确率，降低约18.43%运行成本，为安全P2P能源交易提供可行方案。
2026-10-14 cs.SY eess.SY
Invisible Manipulation Deep Reinforcement Learning Enhanced Stealthy Attacks on Battery Energy Management Systems
本文提出一种名为“隐形操纵”的网络攻击机制，利用深度强化学习生成隐蔽虚假数据注入攻击，误导电池能量管理系统的状态估计，使其在目标时段朝向攻击者预设状态运行，并在高保真微电网测试平台上验证了有效性。
2024-11-10 cs.SY eess.SY
Novel Stealthy Attack and Defense Strategies for Networked Control Systems
针对多智能体控制系统，研究了基于零动态攻击（ZDA）的新型攻击和防御策略。由于ZDA的攻击信号隐藏在控制系统的状态空间表示的零空间中，因此它可以逃避传统的检测方法，因此ZDA提出了一个可怕的安全挑战。一个直观的防御策略建立在通过一组精心制作的拓扑切换来改变上述表示的基础上。在本文中，我们提出了现实的ZDA的变化，攻击者知道这种拓扑切换策略，因此采用以下策略，以避免检测：（i）暂停，更新和恢复ZDA根据知识的切换拓扑结构;（ii）合作与并发的隐形拓扑攻击，改变网络拓扑在切换时间，使原来的ZDA是可行的损坏的拓扑结构下。我们首先系统地研究了建议ZDA的变化，然后制定防御策略，对他们的现实假设下，防御者没有知识的攻击开始，暂停，恢复时间和行为不端的代理的数量。特别是，我们的特点所提出的ZDA变化的可检测性的条件，在要维护的网络拓扑，要监控的代理的集合，以及应提取的监控代理的测量，同时保护隐私的非监控代理的状态。然后，我们提出了一个基于Luenberger观测器的攻击检测算法，使用特征的可检测性条件。我们提供了数值模拟结果来证明我们的理论研究结果。
2020-04-25 cs.DC cs.MA cs.SY
Attack-Resilient State Estimation with Intermittent Data Authentication
对控制系统的基于网络的攻击可能会改变传送到控制器的传感器数据，从而有效地导致控制性能的降低。因此，即使在存在对传感器测量的攻击的情况下，也能够获得准确的状态估计是至关重要的。在本文中，我们分析了弹性状态估计器（RSE）的性能时，任何子集的传感器可能会受到一个隐形攻击者。具体来说，我们考虑的系统与著名的l0为基础的RSE和两个常用的声音入侵检测器（ID）。对于具有有界噪声的线性时不变植物，我们定义了完美可攻击性（PA）的概念，当攻击可能导致无限估计误差，同时保持未被所采用的ID检测到时（即，隐身）。我们推导出必要和充分PA条件，表明即使植物是稳定的，系统也可以完全攻击。虽然PA可以通过使用标准密码机制（例如，消息认证），它们在基于网络的攻击下确保数据完整性，但是它们的连续使用强加了显著的通信和计算开销。因此，我们还研究了在存在隐形攻击的情况下，即使是间歇性使用数据认证对RSE性能保证的影响。我们表明，如果从一些传感器的消息，甚至间歇性认证，隐形攻击可能不会导致无限的状态估计错误。
2020-05-16 cs.SY eess.SY
Unmasking Stealthy Attacks on Nonlinear DAE Models of Power Grids
本文首次针对电网非线性微分代数模型设计隐蔽虚假数据注入攻击，利用动态与代数状态耦合限制攻击能力，并在IEEE 39节点系统上验证了策略的有效性。
2025-02-28 cs.SY eess.SY
An Innovation-Based Approach to Detect Stealthy Disturbance Attacks in Maritime Monitoring
Università Campus Bio-Medico di Roma（罗马生物医学大学）；Consorzio Nazionale Interuniversitario per i Trasporti e la Logistica (NITEL)（意大利国家交通与物流大学联盟）
本文提出统计检测套件（SDS）用于检测恶意隐蔽干扰，通过Kalman滤波创新直接进行异常监控，结合四种互补检查提升海上系统对物理-网络安全的防御能力。
2026-04-19 cs.SY eess.SY
Security Metrics for Uncertain Interconnected Systems under Stealthy Data Injection Attacks
KTH Royal Institute of Technology（皇家理工学院）
本文提出了一种在 stealthy 数据注入攻击下评估不确定互联系统安全性的方法，通过凸半定规划计算最坏性能损失上界，并通过电力传输电网实验验证。
2025-05-02 cs.SY eess.SY
ReLUSyn: Synthesizing Stealthy Attacks for Deep Neural Network Based Cyber-Physical Systems
网络物理系统（cps）被部署在许多关键任务环境中，例如医疗设备，自主车辆系统和飞机控制管理系统。随着越来越多的CPS采用深度神经网络（Deep Neural Network，DNN），这些系统可能容易受到攻击。.先前的工作已经证明了CPS对虚假数据注入攻击（虚假数据注入攻击（fdias））的敏感性，这可能会造成重大损害。我们确定了对这些系统的一类新的攻击。在本文中，我们证明了基于DNN的CPS也会受到这些攻击。这些攻击，我们称之为Ripple False Data Injection Attacks（rfdia），使用最小的输入扰动来悄悄地改变dnn输出。输入扰动作为纹波通过多个dnn层传播，以有针对性的方式影响输出。我们开发了一种自动化技术来合成rfdias对基于DNN的CPS。我们的技术使用混合整数线性规划（混合整数线性规划（milp））将攻击建模为优化问题。我们为基于dnn的cps定义了一个抽象，它允许我们自动：1）识别关键输入，2）找到产生输出变化的最小扰动。我们展示了我们的技术在三个实际的cps与两个关键任务的应用：一个（胰腺系统（aps））和两个飞机控制管理系统（水平防撞系统（hcas）和防撞系统-徐（acas-xu））。
2021-05-21 cs.SY eess.SY
Coding Schemes for Securing Cyber-Physical Systems Against Stealthy Data Injection Attacks
University of Pennsylvania（宾夕法尼亚大学）；New York University（纽约大学）；Duke University（杜克大学）
本文提出一种通过编码传感器输出来检测隐蔽数据注入攻击的方法，利用编码矩阵增加估计残差以抵御智能攻击，相比加密方案更低成本，且设计了时间变化编码矩阵及更新算法。
2016-05-29 cs.CR cs.SY eess.SY
Deceiving Flexibility: A Stealthy False Data Injection Model in Vehicle-to-Grid Coordination
McGill University（麦吉尔大学）；L’Institut de recherche d’Hydro-Québec (IREQ)（魁北克水电研究院）
本文提出一种针对eSSM基于V2G协调的隐蔽虚假数据注入攻击，通过操控部分电动车的SoC和功率测量数据，欺骗运营商对车队灵活性的感知，从而逃避异常检测。
2026-03-19 cs.CE cs.SY eess.SY
Data-Driven and Stealthy Deactivation of Safety Filters
本文提出一种仅利用观测器输入输出数据识别模型并近似安全区域的隐蔽虚假数据注入攻击，可在无系统先验知识时停用安全滤波器，并在倒立摆上验证其有效性。
2024-12-02 cs.SY eess.SY
Feasibility of Randomized Detector Tuning for Attack Impact Mitigation
KTH Royal Institute of Technology（瑞典皇家理工学院）
本文提出通过随机切换检测器阈值来缓解隐蔽攻击影响的方法，并为无状态和有状态检测器推导了相关条件。
2025-03-14 cs.SY eess.SY
Towards Distributed Accommodation of Covert Attacks in Interconnected Systems
本文研究互联系统中恶意注入信号的抑制问题。我们考虑隐蔽攻击的类别，因为它们是隐形的，在集中式环境中无法通过常规手段检测到。分布式体系结构可以利用通信和本地模型知识来揭示这种隐形攻击。我们展示了如何可以改进这样的检测方案来估计攻击者的行为，我们提出了一个适应方案，以减轻或抵消攻击下的系统的异常行为。
2021-04-14 cs.SY eess.SY
Breaking the Flow and the Bank: Stealthy Cyberattacks on Water Network Hydraulics
本文系统分析供水管网中隐蔽性虚假数据注入攻击，提出仅需局部传感器知识的简单攻击形式，在基准网络上证明其能持续增加成本并改变水流且不被检测，为脆弱性评估与防护策略提供见解。
2025-04-24 cs.CR cs.SY eess.SY
Attacks on Perception-Based Control Systems: Modeling and Fundamental Limits
该研究针对基于感知的控制系统的隐蔽攻击问题，建立通用攻击模型并引入独立于异常检测器的有效性与隐蔽性概念，推导了隐蔽有效攻击存在的充分条件，揭示了系统动力学特性与攻击脆弱性的关联。
2023-08-28 cs.SY eess.SY
Detection of Hidden Attacks on Cyber-Physical Systems from Serial Magnitude and Sign Randomness Inconsistencies
对网络物理系统（CPS）的隐形虚假数据注入攻击会向机载传感器引入错误的测量信息，从而降低系统性能。智能攻击者能够利用系统模型和噪声特性的知识来改变传感器测量，同时保持未被检测到。为了实现这一目标，设计了隐身攻击序列，使得检测器在受攻击和无攻击的情况下表现相似。因此，想要保持隐藏的攻击者将留下不一致行为的痕迹，与系统模型相矛盾。为了解决这个问题，我们提出了一个运行时监视器，通过监视检测测试措施的串行不一致性来发现传感器测量中的这些不一致。具体来说，我们采用卡方故障检测程序来监测其卡方测试措施的幅度和符号序列。我们验证了我们的方法与模拟的无人地面车辆（UGV）的隐身攻击下，并比较各种国家的最先进的异常检测器的检测性能。
2021-10-05 cs.SY eess.SY
Compromised ACC vehicles can degrade current mixed-autonomy traffic performance while remaining stealthy against detection
我们证明，供应链水平的妥协，自适应巡航控制（ACC）的能力，装备车辆可以用来显着降低系统级的性能，目前的混合自动高速公路网络。通过一个简单的威胁模型，导致随机减速攻击（RDAs），受损的车辆在交通中产生拥塞波，降低平均速度和网络吞吐量。我们使用一个详细的和现实的交通模拟环境，以量化的影响，在美国的一个真正的高容量的高速公路模型的攻击。我们发现，攻击的效果取决于潜在的交通拥堵水平，以及ACC车辆的百分比可以受到影响。在中度拥堵的情况下，攻击可以降低平均通勤速度超过7%。在高密度的情况下，整个网络的吞吐量最多可减少3%。而且，在中度到高度拥塞的制度，它可以成本通勤者在网络上超过300美元/公里小时。所有这些结果激励，所提出的攻击是能够显着降低交通网络的性能。我们还开发了一种异常检测技术，该技术使用车辆上的GPS轨迹来识别恶意/受损车辆。我们采用这种技术从模拟实验的数据，发现它是无法识别受损的ACC相比，良性/正常的驱动程序。也就是说，这些攻击是隐形的检测。更强的攻击可以被准确地标记为恶意的，这促使攻击在不再隐身之前的影响力是有限的。最后，我们实验执行一个真正的和商业上可用的ACC车辆的攻击，展示了现实世界的RDA的可行性。
2021-12-22 cs.CR cs.MA cs.SY
Synthesizing Stealthy Reprogramming Attacks on Cardiac Devices
Royal Holloway, University of London（伦敦大学皇家霍洛威学院）；ShanghaiTech University（上海科技大学）；Texas Tech University（德克萨斯理工大学）；University of Pennsylvania（宾夕法尼亚大学）；Stony Brook University（石溪大学）
本文提出了一种形式化方法，用于合成有效且隐蔽的心脏起搏器重新编程攻击，通过多目标优化解决有效性与隐蔽性的权衡问题。
2018-10-09 cs.CR cs.SY eess.SY
