MiniCPS: A toolkit for security research on CPS Networks
近年来，已经花费了巨大的努力来使诸如工业控制系统（ICS）和相关的监督控制和数据采集（SCADA）系统的信息物理系统（CPS）中的通信基础设施现代化。在对办公网络和家庭网络的安全性进行了大量研究的同时，CPS及其相关系统的安全性也得到了广泛的关注。不幸的是，现实世界的CPS通常不对安全研究人员开放，因此很少有参考系统和拓扑可用。在这项工作中，我们提出了MiniCPS，CPS模拟工具箱，旨在缓解这个问题。MiniCPS的目标是创建一个可扩展的，可复制的研究环境，针对CPS中的通信和物理层交互。MiniCPS建立在Mininet的基础上，提供轻量级的实时网络仿真，并通过工具扩展Mininet，以模拟典型的CPS组件，如使用工业协议（以太网/IP，Modbus/TCP）的可编程逻辑控制器。此外，MiniCPS定义了一个简单的API来实现物理层交互模拟。在这项工作中，我们演示了MiniCPS的应用程序在两个示例场景中，并显示如何MiniCPS可以用来开发攻击和防御，直接适用于真实的系统。
2015-07-17 cs.CR cs.NI
FIRED: Frequent Inertial Resets with Diversification for Emerging Commodity Cyber-Physical Systems
Columbia University（哥伦比亚大学）
FIRED通过频繁重置和多样化操作提升网络物理系统安全，利用惯性特性抵御攻击，经实验证明其在稳定性和安全性方面有效。
2017-02-21 cs.CR cs.SY eess.SY
Towards a Security Cost Model for Cyber-Physical Systems
在工业4.0和网络物理系统（CPS）时代，提供安全性是最大的挑战之一。在CPS发起的网络攻击构成了巨大的威胁，因为安全事件可能会影响网络和物理世界。由于CPS是非常灵活的系统，能够适应环境的变化，因此必须对提供安全性所产生的成本进行概述。然而，关于CPS的研究目前更多地集中在工程安全系统，并没有令人满意地提供评估所产生的成本的方法。本文提出了一种基于交互的CPS安全成本评估模型。此外，本文在用例驱动的研究中演示了如何使用这种方法来模拟保证安全性的成本。
2019-05-15 cs.CR
Deriving Cyber-security Requirements for Cyber Physical Systems
今天的网络物理系统（CPS）没有很好地保护免受网络攻击。受保护的CPS通常在其防御中存在漏洞，这是由于当今网络安全设计过程的手动性质。CPS的设计和实施必须实现自动化或半自动化，以满足严格的网络安全要求（CSR），而不会牺牲功能性能，时间和成本限制。第一步是为每个CPS导出从该CPS的特定功能设计流出的CSR。这就是我们的系统所承担的任务，导出网络安全要求，产生受保护的物理系统-DIPPS。DINGS PPS将人工智能（AI）技术，包括规划和基于模型的诊断应用于网络安全的重要领域。
2019-01-07 cs.CR cs.SE
Towards Trusted and Intelligent Cyber-Physical Systems: A Security-by-Design Approach
网络物理系统（CPS）中网络攻击的复杂性要求建立一种机制，可以评估操作行为和安全性，而不会对实时系统的操作产生负面影响。在这方面，数字孪生（DT）正在彻底改变CPS。DT在整个产品生命周期中加强了CPS的安全性，同时假设DT数据是可信的，提供了预测和响应实时变化的灵活性。然而，CPS中现有的DTs解决方案受到多个利益相关者之间不可信的数据传播和及时的过程校正的限制。这些限制加强了设计具有实时创建可操作见解能力的可信分布式解决方案的重要性。为此，我们提出了一个框架，通过集成区块链和人工智能（AI），专注于可信和智能DT。在混合方法之后，所提出的框架不仅从CPS的规范中获取过程知识，而且还依赖于AI来学习基于传感器数据的安全威胁。此外，我们集成区块链以保护产品生命周期数据。我们讨论了汽车行业作为CPS用例的拟议框架的适用性。最后，我们确定了开放的挑战，阻碍了智能驱动的体系结构在CPS的实施。
2022-05-02 cs.CR
Resilient Machine Learning for Networked Cyber Physical Systems: A Survey for Machine Learning Security to Securing Machine Learning for CPS
Howard University（霍华德大学）
网络物理系统（CPS）的特点是它们能够整合物理和信息或网络世界。它们在关键基础设施中的部署显示了改变世界的潜力。然而，利用这种潜力受到其关键性质以及网络攻击对人类，基础设施和环境的深远影响的限制。CPS对网络问题的吸引力来自通过无线通信介质将信息从传感器发送到执行器的过程，从而扩大了攻击面。传统上，CPS安全性已经从使用密码学和其他访问控制技术防止入侵者获得对系统的访问的角度进行了研究。因此，大多数研究工作都集中在CPS中的攻击检测上。然而，在一个对手不断增加的世界里，完全防止CPS遭受对抗攻击变得越来越困难，因此需要专注于使CPS具有弹性。弹性CPS旨在承受中断并在对手的操作下保持功能。为构建弹性CPS而探索的主要方法之一依赖于机器学习（ML）算法。然而，从最近对对抗性ML的研究中，我们认为用于保护CPS的ML算法本身必须具有弹性。因此，本文旨在全面调查弹性CPS使用ML和弹性ML应用于CPS时之间的相互作用。文章最后总结了一些研究趋势和未来的研究方向。此外，通过本文，读者可以深入了解基于ML的安全性和针对CPS的安全ML的最新进展和对策，以及这一活跃研究领域的研究趋势。
2021-02-14 cs.AI cs.CR cs.LG
A Digital Twin Framework for Cyber Security in Cyber-Physical Systems
目前，对数字孪生的研究主要集中在仿真和优化方面。数字孪生对于关键系统尤其有用。然而，数字孪生也可以用于安全和网络安全。本文的想法是由网络物理系统（CPS）的网络安全的局限性。我们引入了一种有效的同步方法来维护虚拟环境和物理环境之间的状态。在这种情况下，我们可以通过在虚拟域中进行安全分析来获得及时的反馈。因此，为了帮助提高CPS的网络安全，我们提出了一个基于数字孪生的框架。基于该方法，可以通过数字孪生系统来保护CPS的安全性。此外，该架构还进行了优化，以满足安全要求，并保持较少的网络负担的CPS
2022-04-29 cs.CR
A Unified View of IoT And CPS Security and Privacy
本研究提出IoT与CPS的统一架构视角，构建六维度风险评估框架，通过三类系统验证实用性，并探讨IoT安全的成本、安全OS等挑战。
2025-01-21 cs.CR
An Advanced Cyber-Physical System Security Testbed for Substation Automation
本研究设计并开发了一个面向变电站自动化的CPS安全测试平台，可评估实时动态，演示基于IEC 61850的SV和GOOSE协议网络攻击，并评估检测与缓解策略的部署时间框架。
2025-05-29 cs.CR cs.SY eess.SY
Intelligent Network Layer for Cyber-Physical Systems Security
近年来，信息物理系统（CPS）取得了巨大的进步，也颠覆了许多技术领域，如智能工业，智能健康，智能交通等，以繁荣国家经济。然而，由于连接到互联网的设备数量众多，并且传统的安全解决方案可能不适合保护高级的特定于应用程序的攻击，CPS安全仍然是广泛采用的问题之一。本文提出了一种可编程设备网络层架构，以对抗攻击和高效的网络监控异构环境CPS应用。我们利用工业控制系统（ICS）来讨论存在的问题，强调先进的网络层的CPS的重要性。可编程数据平面语言（P4）被引入到检测众所周知的HELLO洪水攻击，以最小的努力，在网络级，也用于具有潜在的安全解决方案。
2021-02-01 cs.CR
Science Hackathons for Cyberphysical System Security Research: Putting CPS testbed platforms to good use
一个挑战是开发网络物理系统场景，反映现实生活中的网络物理系统的多样性和复杂性，他们解决的研究问题。有时间限制的协作活动，如黑客松、Jams和Sprint，越来越多地被用作将个人团体聚集在一起的一种手段，以探索挑战并制定解决方案。本文介绍了我们的经验，使用科学黑客将各个研究人员聚集在一起，以开发一个共同的用例，在共享的CPS测试平台上实现，体现了他们自己的安全研究问题的多样性。对这次活动进行了定性研究，以评估这一进程的成功，以期改进今后的类似活动。
2018-11-09 cs.CR
Towards Situational Aware Cyber-Physical Systems: A Security-Enhancing Use Case of Blockchain-based Digital Twins
本文提出基于区块链的数字孪生框架 TTS-CPS，通过完整性检查和区块链存储规则增强 CPS 安全性，并以汽车行业验证其可行性。
2022-05-03 cs.CR
BYOT-CPS: A Hybrid Cyber-Physical Systems Testbed for IoT Security Assessment and Platform Evaluation
University of Derby（德比大学）
提出一种混合信息物理测试平台BYOT-CPS，通过连接真实物联网设备与基于GNS3的虚拟化网络基础设施，在保留真实设备行为的同时支持安全实验、教育和商业物联网安全平台独立评估。
2026-05-21 cs.CR
Cyber LOPA: An Integrated Approach for the Design of Dependable and Secure Cyber Physical Systems
安全风险评估是确保可靠的信息物理系统（CPS）设计的重要过程。传统的风险评估只考虑物理故障。对于现代CPS，由网络攻击引起的故障正在增加。最新研究工作的重点是安全生命周期集成和风险评估的建模形式主义的扩展，以纳入安全故障。安全和安全生命周期之间的相互作用及其对整个系统设计的影响，以及忽视安全故障导致的可靠性损失是一些被忽视的研究问题。本文提出了一种新的安全设计方法，名为网络保护层分析（CLOPA），扩展现有的LOPA框架，包括网络攻击造成的故障，解决了这些研究问题。所提出的方法提供了一个严格的数学公式，定量地表达了设计一个高度可靠的CPS与高度安全的CPS之间的权衡。我们进一步提出了一个协同设计的生命周期过程，集成了安全和安全风险评估过程。我们评估建议的CLOPA方法和综合生命周期的实际案例研究的过程反应器控制的工业控制试验台，并提供了建议的CLOPA和当前的LOPA风险评估实践之间的比较。
2022-08-17 cs.CR cs.SY eess.SY
Security Modelling for Cyber-Physical Systems: A Systematic Literature Review
Singapore Management University（新加坡管理大学）
本文系统回顾了网络物理系统安全建模的研究，探讨威胁与攻击建模的区别及其对系统安全的影响，总结现有研究的局限性。
2025-10-30 cs.CR
Deep Learning-Based Anomaly Detection in Cyber-Physical Systems: Progress and Opportunities
异常检测对于确保网络物理系统（CPS）的安全至关重要。然而，由于CPS的日益复杂和更复杂的攻击，传统的异常检测方法，面对不断增长的数据量，需要特定领域的知识，不能直接应用于解决这些挑战。为此，已经提出了基于深度学习的异常检测（DLAD）方法。在本文中，我们回顾了CPS中最先进的DLAD方法。我们提出了一个分类的异常，战略，实施和评估指标的类型，以了解当前方法的基本属性。此外，我们利用这种分类法，以确定和突出新的特点和设计在每个CPS域。此外，我们还讨论了这些方法的局限性和开放的问题。此外，为了让用户在实践中选择合适的DLAD方法，我们通过实验探索了典型神经模型的特点，DLAD方法的工作流程，以及DL模型的运行性能。最后，我们讨论了DL方法的不足之处，我们的研究结果，以及可能的方向，以改善DLAD方法和激励未来的研究。
2021-01-19 cs.CR eess.SP
Neural Cryptanalysis: Metrics, Methodology, and Applications in CPS Ciphers
许多现实世界的网络物理系统（CPS）使用专有密码算法。在这项工作中，我们描述了一个易于使用的黑盒安全评估方法来衡量专有密码的强度，而不必知道的算法。我们通过测量神经网络模仿密码算法的难度来量化密码的强度。我们定义新的指标（例如，密码匹配率、训练数据复杂度和训练时间复杂度），其从神经网络计算以定量地表示密码强度。这种测量方法允许我们直接比较密码的安全性。我们的实验演示利用完全连接的神经网络与多个并行的二进制分类器在输出层。结果表明，当与轮减少DES相比，Hitag2（一种流行的流密码，用于无钥进入的现代汽车）的安全强度弱于3轮DES。
2019-11-26 cs.CR
GRAVITAS: Graphical Reticulated Attack Vectors for Internet-of-Things Aggregate Security
Princeton University（普林斯顿大学）
物联网（IoT）和网络物理系统（CPS）可能由连接在复杂网络拓扑中的数千个设备组成。这些组件的多样性和复杂性构成了巨大的攻击面，使对手能够利用不同设备的安全漏洞来执行强大的攻击。尽管已经做出了显著的努力来提高这些系统中的单个设备的安全性，但是很少关注聚合级别的安全性。在本文中，我们描述了一个用于物联网/CPS的综合风险管理系统，称为GRAVITAS，可以识别未发现的攻击向量，并优化系统内的防御位置，以实现最佳性能和成本。虽然现有的风险管理系统只考虑已知的攻击，但我们的模型采用机器学习方法来推断未发现的漏洞，使我们能够识别手动渗透测试（笔测试）忽略的攻击。该模型足够灵活，可以分析几乎任何物联网/CPS，并为系统管理员提供具体的建议防御列表，可以以最佳成本减少系统漏洞。政府、公司和系统管理员可以使用GRAVITAS来大规模设计安全的物联网/CPS，在物联网/CPS设备即将无处不在的世界中提供安全性和效率的定量测量。
2021-05-31 cs.AI cs.CR cs.LG
Cyber-Physical War Gaming
本文介绍了美国陆军研究实验室（ARL）用于网络安全研究的网络物理系统（CPS）的网络战争游戏的一般策略。由于监控和数据采集（SCADA）和其他CPS是操作系统，很难或不可能在实际系统上进行安全实验。作者描述了如何桌面战略会议和现实，现场CPS战争游戏是在ARL进行。他们还讨论了战争游戏活动的记录行为如何用于测试和验证网络防御模型，例如博弈论安全模型。
2017-08-24 cs.CR
A journey in applying blockchain for cyberphysical systems
网络物理系统（CPS）正在改变我们与周围物理世界互动的方式。然而，集中的方法CPS系统是不能够解决的独特挑战CPS由于复杂性，约束，和动态的相互作用。为了实现CPS的真正潜力，需要一种考虑到这些独特功能的分散方法。最近，已经提出了基于区块链的解决方案来解决CPS挑战。然而，将区块链应用于不同的CPS领域并不简单，并且有其自身的挑战。在本文中，我们分享了我们在CPS中应用区块链技术的经验，以提供见解并突出挑战和未来机遇。
2019-12-03 cs.CR
Security of Connected and Automated Vehicles
交通系统正在快速发展，新的互联和自动驾驶汽车（CAV）技术将CAV与其他车辆和路边基础设施集成在网络物理系统（CPS）中。通过连接，CAV会影响其环境，反之亦然，增加了网络攻击面的规模和恶意行为者利用安全漏洞的风险。因此，更好地了解潜在的CAV-CPS网络攻击以及预防它们的方法是一个高度优先事项。在本文中，我们描述了CAV-CPS网络攻击表面和安全漏洞，并概述了潜在的网络攻击检测和缓解策略。我们研究了新兴技术-人工智能，软件定义网络，网络功能虚拟化，边缘计算，以信息为中心的虚拟分散网络，第五代（5G）蜂窝网络，区块链技术以及量子和后量子密码学-作为帮助保护CAV和交通基础设施免受现有和未来网络攻击的潜在解决方案。
2020-12-24 cs.CR
Continual Backdoor Training in IoT/CPS
本文提出一种针对物联网/信息物理系统中持续学习的后门攻击方法，通过形式化威胁模型、分析持续学习放大后门持久性的原因，并评估不同条件下的攻击效果，揭示了保障终身学习安全的关键挑战。
2026-06-16 cs.CR cs.LG
CPS Attack Detection under Limited Local Information in Cyber Security: A Multi-node Multi-class Classification Ensemble Approach
Weiyang College, Tsinghua University（清华大学未央书院）；Zhili College, Tsinghua University（清华大学求真书院）；Tsinghua University（清华大学）；Beijing University of Technology（北京工业大学）
网络安全漏洞是分布式网络物理系统（CPS）的常见异常。然而，网络安全漏洞分类仍然是一个难题，即使使用尖端的人工智能（AI）方法。在本文中，我们研究了网络安全中的攻击检测多类分类问题。一个具有挑战性的多节点数据删失的情况下被认为是。在这种情况下，当本地数据不完整时，每个数据中心/节点内的数据不能被共享。特别地，局部节点仅包含多个类的一部分。为了训练全局多类分类器，而不需要在所有节点之间共享原始数据，我们研究的主要结果是设计一种多节点多类分类集成方法。通过收集各局部节点的二值分类器参数估计值和数据密度，完成各局部节点的缺失信息，构建全局多类分类器。数值实验验证了该方法在多节点数据删失情形下的有效性。在这种情况下，我们甚至显示了所提出的方法在全数据方法的性能。
2022-09-01 cs.CR cs.DC cs.LG
A Security Cost Modelling Framework for Cyber-Physical Systems
信息物理系统（CPS）是由能够计算、通信、感知和改变物理世界的互连组件组成的。这些系统的开发带来了重大挑战，因为它们的设计必须确保网络安全，而不会影响其性能。本文介绍了安全成本建模框架（SCMF），并通过实验研究显示了它如何用于测量，规范化和聚合CPS的整体性能。与以往的研究不同，我们的方法使用不同的指标来衡量CPS的整体性能，并提供了一种方法，将不同单位的测量结果标准化为一个共同的成本单位。此外，我们展示了如何从整体性能测量中提取安全成本，从而可以量化执行安全相关任务所带来的开销。此外，我们描述了我们的实验测试平台的架构，并证明了SCMF在实验研究中的适用性。我们的研究结果表明，使用SCMF测量整体性能和提取安全成本可以作为重新设计交互的基础，以更少的成本实现相同的总体目标。
2021-09-21 cs.CR cs.PF
What Breaks Embodied AI Security:LLM Vulnerabilities, CPS Flaws,or Something Else?
Shandong University（山东大学）
本文探讨了具身AI安全问题的根源，指出系统级不匹配而非孤立模型缺陷或传统CPS攻击是主要因素，并提出了四个核心见解以解释其安全挑战。
2026-02-19 cs.AI cs.CR
Towards the Automated Verification of Cyber-Physical Security Protocols: Bounding the Number of Timed Intruders
时间入侵者模型被提出来验证网络物理安全协议（CPSP），修改了传统的Dolev-Yao入侵者以遵守环境的物理限制。由于要学习消息，定时入侵者需要等待消息到达，因此发起攻击可能取决于定时入侵者的位置。很可能出现这样的情况，即在存在大量入侵者的情况下，没有攻击，但在存在少量处于适当位置的入侵者的情况下，存在攻击。因此，CPSP自动化验证的一个主要挑战是确定使用多少定时入侵者以及将它们放置在何处。本文通过证明使用与参与者数量相同的定时入侵者数量就足够了来回答这个问题。我们还报告了一些初步的实验结果，发现在CPSP攻击。
2016-05-27 cs.CR cs.LO
BLCS: Brain-Like based Distributed Control Security in Cyber Physical Systems
Beijing University of Posts and Telecommunications（北京邮电大学）；École de technologie supérieure（高等技术学院）
信息物理系统（CPS）是指在工业4.0中，通过计算和通信核心集成的物理系统进行操作、控制和协调的系统。为了适应CPS服务，雾无线电和光网络（F-RON）已经成为一个重要的支持物理网络基础设施，利用了无线技术固有的普遍性和光网络的大容量。然而，网络安全是CPS场景中最大的问题，因为在F-RON中存在安全控制和隐私暴露之间的权衡。为了解决这个问题，我们提出了一个基于类脑的分布式控制安全（BLCS）架构的F-RON在CPS，通过引入类脑安全（BLS）计划。BLCS可以在分布式F-RON的分布式计算和通信场景下，实现三方控制器之间的安全跨域控制验证，无需泄露各域的私有信息以抵御网络攻击。BLS利用部分信息通过关系网络和行为库的深度学习进行控制识别。阐述了BLCS体系结构的功能模块，包括各种控制器和类脑知识库。描述了基于BLS的分布式控制安全模式的互通过程。在软件定义网络实验平台上，从平均不信任率、路径配置延迟、丢包率和阻塞率等方面验证了该体系结构的可行性和有效性。在试验台上进行了仿真分析。
2020-02-08 cs.AI cs.CR cs.NI
Distortion based Light-weight Security for Cyber-Physical Systems
在信息物理系统（CPS）中，基于通信数据的推理具有重要意义，因为它可以用于操纵或破坏对手的控制操作。由于控制系统越来越多地分布在更大的地理区域上，这就需要有效的数据安全传输机制。基于失真的安全性，最近提出的CPS中的安全传输的候选人之一，不仅更适合这些应用程序，但也相当节俭的共享密钥的事先要求。在本文中，我们提出了基于失真的度量来保护CPS通信，并表明只需几位预共享密钥就可以混淆对手。特别是，我们将表明，一个线性动力系统可以传达其状态的方式，防止窃听者准确地学习状态。
2020-06-25 cs.CR cs.IT math.IT
LogiC-Diff: Embedding Security Properties Into AI-Enabled Cyber-Physical Systems
Vanderbilt University（范德堡大学）；University of Virginia（弗吉尼亚大学）
提出逻辑条件双阶段扩散框架，将STL规范嵌入CPS预测，同时修复输入与细化输出，提升对抗鲁棒性和规范符合性。
2026-10-01 cs.AI cs.CR
An Attacker Modeling Framework for the Assessment of Cyber-Physical Systems Security
描述攻击者在网络物理系统中的行为对于确保这些系统的安全态势和恢复能力非常重要。传统的网络脆弱性评估方法依赖于网络安全专家的知识和经验来进行安全分析，在缺乏专家知识和经验的情况下可能不一致。本文提出了一种灵活的攻击者建模框架，通过模拟不同的攻击者行为来预测攻击进展并提供一致的系统漏洞分析，从而帮助进行安全分析。该模型提出了一种扩展的漏洞数据库架构，以最大限度地提高其有效性和一致性，在检测CPS漏洞，同时与现有的漏洞数据库兼容。该模型具有针对实际或虚拟CPS实施和模拟的能力。攻击者模型的执行被证明对模拟的工业控制系统架构，导致攻击者行为的概率预测。
2021-03-16 cs.CR
Cyber-Physical Systems Security: A Comprehensive Review of Anomaly Detection Techniques
Stevens Institute of Technology（史蒂文斯理工学院）；University of North Carolina at Charlotte（北卡罗来纳大学夏洛特分校）
本文综述了网络物理系统中异常检测技术，比较了数据驱动、模型驱动、混合数据模型和系统导向方法，分析其优劣，为构建更安全可靠的系统提供指导。
2026-04-06 cs.AI cs.CR
A secure service provisioning framework for cyber physical cloud computing systems
网络物理系统（CPS）是由网络和物理系统相结合而设计的关键任务系统。这些系统是紧耦合的、资源受限的系统，并且具有动态的实时的应用。由于资源的限制，为了提高CPS系统的效率，将其与云计算架构相结合，称为网络物理云计算系统（Cyber Physical Cloud Computing Systems，CPCCS）。这些CPCCS具有重症监护应用，其中系统的安全性是一个主要问题。因此，本文提出了一种结合CPS、云计算和无线传感器网络等技术的网络物理云计算系统安全服务提供架构（CPCCS）。除此之外，我们还强调了各种威胁/攻击;适用于不同层的CPCCS的安全要求和机制，并提出了两种可以适应分层架构格式的安全模型。
2015-11-04 cs.CR
A Machine Learning-based Approach to Build Zero False-Positive IPSs for Industrial IoT and CPS with a Case Study on Power Grids Security
入侵防御系统（IPS）一直是抵御恶意攻击的第一层防御。大多数敏感系统都使用它们的实例（例如防火墙）来保护网络边界并过滤掉攻击或不需要的流量。防火墙类似于分类器，有一个边界来决定哪些流量样本是正常的，哪些不是。此边界由配置定义，并由一组规则管理，这些规则偶尔也可能错误地过滤正常流量。然而，对于某些应用程序，任何中断的正常运行是不能容忍的，例如，在发电厂，供水系统，天然气或石油管道等，在本文中，我们设计了一个学习防火墙，接收标记的样本，并通过编写预防规则，以避免误报自动配置。我们设计了一个新的分类器家族，称为$\mathfrak{z}$ -分类器，与仅以准确性为目标的传统分类器不同，它依赖于零假阳性作为决策的指标。首先，我们分析表明，为什么天真的修改目前的分类器，如SVM不会产生可接受的结果，然后，提出了一个通用的迭代算法来实现这一目标。我们使用建议的分类器与CART在其心脏，建立一个电网监控系统的防火墙。为了进一步评估该算法，我们还在KDD CUP'99数据集上对其进行了测试。结果证实了我们的方法的有效性。
2020-04-14 cs.CR
Incidents Are Meant for Learning, Not Repeating: Sharing Knowledge About Security Incidents in Cyber-Physical Systems
网络物理系统（CPS）是工业自动化和运输系统等最关键基础设施的一部分。因此，针对CPS的安全事件可能会对资产和人员造成破坏性后果。由于以前的事件往往会再次发生，因此共享有关这些事件的知识可以帮助组织更好地预防，减轻或调查未来的事件。本文提出了一种新的方法，使表示和知识共享CPS事件在不同的组织。为了支持共享，我们表示事件知识（事件模式），捕获可以再次出现的事件特征，例如犯罪者利用的事件活动或漏洞。事件模式是特定事件实例的更抽象的表示，因此，它足够通用，可以应用于各种系统-不同于事件发生的系统。它们还可以避免披露有关组织资产和资源的潜在敏感信息。我们提供了一个自动化的技术，从一个特定的事件实例中提取事件模式。为了理解事件模式如何在其他网络物理系统中再次出现，我们还提供了一种自动化技术来将事件模式实例化到特定系统。我们证明了我们的方法在智能建筑的应用领域的可行性。我们评估的正确性，可扩展性和性能使用两个实质性的场景，灵感来自现实世界的系统和事件。
2019-06-29 cs.CR
Differential Privacy Techniques for Cyber Physical Systems: A Survey
随着资讯及通讯科技的发展，现代网络物理系统已广泛应用于我们的日常生活中。随着网络物理系统的提供，与这些系统相关的安全和隐私威胁也在增加。被动攻击被入侵者用来获取CPS的私有信息。为了使CPS数据更加安全，过去已经提出了某些隐私保护策略，如加密和k-匿名。然而，随着CPS体系结构的进步，这些技术也需要进行一定的修改。与此同时，差分隐私作为一种有效的保护CPS数据隐私的技术应运而生。在本文中，我们提出了一个全面的调查差分隐私技术的CPS。特别是，我们调查了差分隐私在CPS的四个主要应用中的应用和实现，这些应用被命名为能源系统，交通系统，医疗保健和医疗系统，以及工业物联网（IIoT）。此外，我们提出了开放的问题，挑战和未来的研究方向，差分隐私技术的CPS。这项调查可以作为现代差分隐私技术的发展，以解决各种问题和CPS的数据隐私场景的基础。
2019-09-27 cs.CR
A Double-Edged Sword: Security Threats and Opportunities in One-Sided Network Communication
诸如RDMA和NVMe-over-Fabrics之类的单边网络通信技术正在生产软件和网络中心中迅速得到采用。虽然它们具有低CPU利用率和良好性能的吸引力，但它们引起了新的安全问题，可能会严重破坏构建在其上的数据中心软件系统。与此同时，它们提供了帮助加强安全的独特机会。的确，片面的网络传播在安全上是一把双刃剑。本文介绍了我们对单方面通信的安全影响和机会的见解。
2019-05-15 cs.CR
Hash-MAC-DSDV: Mutual Authentication for Intelligent IoT-Based Cyber-Physical Systems
以物联网（IoT）形式连接的网络物理系统（CPS）容易受到各种安全威胁，这是由于IoT设备的基础设施部署较少。这些网络的设备到设备（D2 D）认证确保了部署区域中信息的完整性、真实性和机密性。文献提出了不同的方法来解决CPS技术中的安全问题。然而，它们大多基于集中式技术或特定的系统部署，具有较高的计算和通信成本。因此，有必要开发一种有效的方案，可以解决物联网设备CPS技术中的安全问题。本文提出了一种轻量级的Hash-MAC-DSDV（Hash Media Access Control Destination Sequence Distance Vector）路由方案，以解决CPS技术中的认证问题，并以物联网网络的形式连接。为此，分别从本地链和公共链开发了物联网设备（多WSNs）的CPS。所提出的方案通过Hash-MAC-DSDV相互方案来确保D2 D认证，其中在第一阶段中注册各个设备的MAC地址，并在第二阶段中在网络中通告。该方案允许合法设备修改其路由表并单播单向散列认证机制，以将其捕获的数据从源传输到目的地。我们的评估结果表明，哈希- MAC-DSDV超过现有的计划在攻击检测，能源消耗和通信指标。
2021-05-17 cs.CR cs.NI
Threat Modeling of Cyber-Physical Systems in Practice
传统的网络物理系统（CPS）并没有考虑到网络安全。他们在独立的运营技术（OT）网络上运营。随着这些系统现在与基于IP的信息技术（IT）网络的集成程度越来越高，它们暴露出可被攻击者通过这些IT网络利用的漏洞。攻击者可以控制这些系统，并导致危害系统最初设计的性能和安全措施的行为。在本文中，我们探讨的方法来识别威胁的CPS，并确保创建的威胁模型的质量。这项研究涉及采访了11名安全专家，他们分别在安全咨询公司、软件工程公司、原始设备制造商（OEM）以及地面和区域车辆集成商工作。通过这些访谈，我们发现从业者在对给定CPS进行威胁建模时，会将各种威胁建模方法、途径和标准结合在一起。从业人员面临的主要挑战是：他们无法将他们在网络物理领域获得的威胁建模知识转移到其他领域，修改后的系统的威胁模型往往没有更新，以及主要依赖同行评估和质量检查表来确保威胁模型的质量。该研究警告了开发安全CPS的困难，并呼吁研究开发实用的CPS威胁建模方法，持续威胁建模技术，以及确保威胁模型质量的技术。
2021-03-07 cs.CR
Security of Deep Learning Methodologies: Challenges and Opportunities
University of California, Davis（加州大学戴维斯分校）
尽管有大量关于深度学习模型的安全漏洞和防御的研究，但深度学习方法（如迁移学习）的安全方面却很少被研究。在本文中，我们强调了这些方法的安全挑战和研究机会，重点关注它们特有的漏洞和攻击。
2019-12-08 cs.AI cs.CR cs.LG
On Securing Cloud-hosted Cyber-physical Systems Using Trusted Execution Environments
最近，云控制系统作为实现网络化网络物理系统（CPS）的解决方案越来越受到研究界的关注。这样的架构可以降低部署和维护成本，尽管代价是额外的安全和隐私问题。在本文中，首先，我们讨论了云控制系统的最新安全解决方案及其局限性。然后，我们提出了一种新的控制体系结构的基础上可信执行环境（TEE）。我们表明，这种方法可以潜在地解决云托管控制系统的主要安全和隐私问题。最后，我们提出了一个基于英特尔软件防护扩展（SGX）的实施设置，并在测试平台系统上验证了其有效性。
2021-04-01 cs.CR cs.SY eess.SY
Constraints Satisfiability Driven Reinforcement Learning for Autonomous Cyber Defense
University of North Carolina Charlotte（北卡罗来纳大学夏洛特分校）；Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学）；Pacific Northwest National Laboratory（太平洋西北国家实验室）
随着系统复杂性和攻击复杂性的增加，自主网络防御的必要性变得生动的网络和网络物理系统（CPS）。当前最先进的许多现有框架要么依赖于具有不切实际假设的静态模型，要么不能满足系统安全性和保障性要求。在本文中，我们提出了一种新的混合自主智能体架构，旨在优化和验证防御策略的强化学习（RL），将约束验证（使用可满足性模理论（SMT））到代理的决策循环。SMT的引入不仅确保了安全和安全需求的可满足性，而且还提供了持续的反馈，以引导RL决策制定安全有效的行动。这种方法对于因违反安全或安保规定而表现出高风险的CPS来说是非常必要的。我们在模拟CPS环境中对所提出的方法进行了评估，结果表明，该代理可以快速学习最优策略，并在99%的情况下击败各种攻击策略。
2021-04-19 cs.AI cs.CR cs.GT
Few-shot Detection of Anomalies in Industrial Cyber-Physical System via Prototypical Network and Contrastive Learning
Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学）
工业4.0的快速发展扩大了网络攻击对工业网络物理系统（CPS）的破坏范围和破坏性。异常检测技术被用来识别这些攻击，保证工业CPS的正常运行。然而，它仍然是一个具有挑战性的问题，以应付与少数标记样本的情况。提出了一种基于原型网络和对比学习的Few-Shot异常检测模型（FSL-PN），用于工业CPS中有限标记数据的异常识别。具体来说，我们设计了一个对比度损失来辅助特征提取器的训练过程，并学习更多的细粒度特征，以提高区分性能。随后，为了解决分类过程中的过拟合问题，我们构造了一个具有特定正则化器的鲁棒成本函数，以增强泛化能力。基于两个公开的不平衡数据集的实验结果表明，FSL-PN模型能够显著提高F1值，降低异常信号识别的虚警率，保证工业CPS的安全性。
2023-02-21 cs.AI cs.CR cs.SY
Securing AI Agents in Cyber-Physical Systems: A Survey of Environmental Interactions, Deepfake Threats, and Defenses
Binghamton University（宾汉姆顿大学）
本文综述了物理信息系统中AI代理的安全威胁，重点分析了环境交互、深度伪造攻击及MCP漏洞，并提出基于SENTINEL框架的防御策略与挑战。
2026-01-28 cs.CR cs.DC
SoK: Cybersecurity Assessment of Humanoid Ecosystem
Ben-Gurion University of the Negev（贝内尔-加隆大学）
本研究针对人形机器人安全研究视角狭窄、缺乏系统评估的问题，提出七层安全模型与风险加权量化攻防矩阵，验证了三款真实机器人的安全成熟度差异，为人形机器人安全评估与投入规划提供结构化循证方法。
2025-09-01 cs.CR cs.RO
Security-Enhancing Digital Twins: Characteristics, Indicators, and Future Perspectives
SBA Research（SBA研究中心）；University of Vienna（维也纳大学）；AIT Austrian Institute of Technology（奥地利AIT技术研究所）；Chalmers University of Technology（查尔姆斯理工大学）；CERN（欧洲核子研究组织）；Edith Cowan University（伊迪丝·考恩大学）；Linköping University（林雪平大学）；University of Bristol（布里斯托大学）；Auburn University（奥本大学）
本文针对数字孪生定义模糊的问题，梳理其增强信息物理系统安全所需的关键特征及相应评估指标。
2023-06-02 cs.CR cs.RO
LLMs for Cyber Security: New Opportunities
该研究聚焦大语言模型（LLMs）的兴起，重新审视网络安全领域，探索并总结LLMs在解决安全与保障领域挑战性问题上的潜力，为网络安全发展带来新机遇。
2024-04-17 cs.CR cs.SE
Mathematical and Statistical Opportunities in Cyber Security
数学在互联网这样的复杂系统中的作用还有待深入探讨。在本文中，我们总结了一些重要的和紧迫的问题，在网络安全的开放科学环境的观点。我们首先提出的问题是“网络安全研究中存在哪些基本问题，可以通过高等数学和统计学来帮助？“我们的第一个也是最重要的假设是，访问真实世界的数据对于理解像互联网这样的大型复杂系统是必要的。我们的第二个假设是，许多提出的网络安全解决方案可能严重损害科学研究的开放性和生产力。在研究了一系列网络安全问题后，我们得出的结论是，网络安全领域为数学和统计科学提供了丰富的新的和令人兴奋的研究机会。
2009-04-09 cs.CR
SCOPE: Secure Compiling of PLCs in Cyber-Physical Systems
网络物理系统（CPS）正被广泛应用于关键基础设施，如智能电网、核电站、供水系统、交通系统、制造业和医疗保健服务等。然而，针对他们的网络攻击越来越普遍，引发了该领域日益严重的安全问题。特别是，内存安全攻击，利用内存安全漏洞，构成了一个主要的攻击向量对实时控制设备在CPS。针对此类攻击的传统IT对策在应用于CPS上下文时具有局限性：它们通常会导致高运行时开销;这与CPS中的实时约束相冲突，并且当检测到攻击时，它们通常会中止程序，从而损害系统的可用性，这反过来又可能导致对物理世界的破坏。在这项工作中，我们提出了一个全栈内存安全（包括用户空间和内核空间的攻击面）的基础上安全编译的PLC检测内存安全攻击CPS。此外，为了确保可用性，我们实施了一个弹性缓解技术，绕过非法的内存访问指令，在运行时动态仪表低级别的代码。我们经验性地测量我们的方法在两个实验设置的基础上真正的CPS所造成的计算开销。实验结果表明，我们的方法有效地检测和减轻现实CPS内存安全攻击。
2021-11-22 cs.CR
Cybersecurity in Power Grids: Challenges and Opportunities
输电和配电中的波动性增加迫使电网运营商扩大其对通信基础设施的使用，以监测和控制其电网。由此产生的通信增加为恶意行为者创造了更大的攻击面。事实上，对电网的网络攻击已经在最近成功地造成了暂时的大规模停电。在本文中，我们分析了电网的通信基础设施，得出电网在网络安全方面的根本挑战。基于这些挑战，我们确定了一系列广泛的攻击向量和攻击场景，威胁到电网的安全。为了应对这些挑战，我们建议依靠深度防御战略，其中包括（i）设备和应用程序安全，（ii）网络安全，（iii）物理安全以及（iv）政策，程序和意识的措施。对于每一个类别，我们都提炼和讨论了一套全面的最先进的方法，并确定了加强互联电网网络安全的进一步机会。
2021-10-05 cs.CR cs.NI cs.SY
A Formal Approach to Physics-Based Attacks in Cyber-Physical Systems (Extended Version)
我们应用形式化方法来奠定和简化理论基础，以推理网络物理系统（CPS）和基于物理的攻击，即，针对物理设备的攻击。我们专注于一个正式的治疗的完整性和拒绝服务攻击的传感器和执行器的CPS，这些攻击的时间方面。我们的贡献是四倍的。(1)~我们定义了一个混合进程演算来对CPS和基于物理的攻击进行建模。(2)我们正式定义了一个威胁模型，该模型指定了MITM攻击，这些攻击可以操纵传感器读数或控制命令，以将CPS驱动到不期望的状态，并且我们提供了评估攻击容忍度/漏洞的方法。(3)~我们正式确定了如何估计成功攻击对CPS的影响，并调查攻击成功机会的可能量化。(4)~我们通过在Uppaal SMC中形式化一个非平凡的运行示例来说明我们的定义和结果，Uppaal SMC是Uppaal模型检查器的统计扩展;我们使用Uppaal SMC作为一个自动工具，用于对我们的运行示例进行静态安全分析，并且当暴露于三种不同的基于物理的攻击时，具有不同的影响。
2021-05-22 cs.CR cs.LO cs.SY
From Incomplete Architecture to Quantified Risk: Multimodal LLM-Driven Security Assessment for Cyber-Physical Systems
Singapore Management University（新加坡管理大学）
本文提出ASTRAL方法，利用多模态LLM重构和分析网络物理系统架构，通过提示链、少样本学习和架构推理实现安全威胁识别和风险量化评估。
2026-04-07 cs.AI cs.CR
SecSens: Secure State Estimation with Application to Localization and Time Synchronization
University of California, Los Angeles（加州大学洛杉矶分校）；University of California, Santa Barbara（加州大学圣芭芭拉分校）；Johannes Kepler University（约翰·凯撒大学）
本文提出SecSens，一种用于对抗模型和测量噪声的新型安全非线性状态估计方法，通过SecEKF和SecOPT算法实现安全状态估计，无需专用硬件或加密技术，在强攻击下性能优于现有方案。
2018-01-22 cs.CR cs.RO cs.SY
BASCPS: How does behavioral decision making impact the security of cyber-physical systems?
我们研究了由多个相互依赖的子系统组成的大规模网络物理系统（CPS）的安全性，每个子系统由不同的防御者管理。防御者投入安全预算的目的是阻止网络攻击蔓延到其关键资产。我们将防御者的安全投资决策建模为安全博弈。虽然以前的工作已经使用安全游戏来分析这样的情况下，我们提出了行为安全游戏，其中后卫表现出的人类决策的特征，已被确定为在行为经济学代表典型的人类认知偏见。这一点很重要，因为我们目标系统中的许多关键安全决策都是由人类做出的。我们通过一个受控受试者实验为我们的行为模型提供了经验证据。然后，我们表明，行为决策导致一个次优的模式相比，非行为决策的资源分配。我们说明了行为决策的影响，使用两个代表性的现实世界中相互依赖的CPS。特别是，我们确定了防御者的安全预算的可用性和分布，防御者之间的相互依赖程度，以及协作防御策略，由于行为决策的安全结果的次优程度的影响。在这种情况下，行为决策的不利影响是最严重的适度的国防预算。此外，行为次优决策的影响被放大的程度属于不同的防御者的子网络之间的相互依赖性的增加。我们还观察到，自私的防御决策与行为决策一起显着增加安全风险。
2020-04-07 cs.CR cs.GT
Securing Serverless Computing: Challenges, Solutions, and Opportunities
无服务器计算是一种新的云服务模式，通过极其敏捷的开发、运营和收费机制，降低云提供商和消费者的成本，自出现以来得到了广泛的应用。尽管如此，无服务器计算的一些特征，如碎片化的应用程序边界，提出了新的安全挑战。大量的文献工作致力于应对这些挑战。商业和开源无服务器平台实施了许多安全措施来增强无服务器环境。本文首次对无服务器安全性进行了调查，同时考虑了文献工作和工业安全措施。我们总结了主要的安全挑战，分析了文献和行业中相应的解决方案，并确定了潜在的研究机会。然后，我们对学术和工业解决方案以及商业和开源无服务器平台的安全功能进行了差距分析，最后，我们展示了当前无服务器安全研究的全貌。
2021-05-25 cs.CR
