We study the state estimation for cyber-physical systems (CPSs) whose 的简体中文翻译

We study the state estimation for c

We study the state estimation for cyber-physical systems (CPSs) whose communicationchannels are subject to mixed denial-of-service (DoS) and false data injection (FDI) attacks.Cyber-attacks compromise the security and privacy of sensor and communication information. Unlike systems subject to only one single type of attacks (either DoS or FDI attacks),systems under mixed attacks will make the implementation of the optimal state estimation infeasible. We first obtain the optimal estimator for CPSs under mixed cyberattacks. The optimal estimator consists of an exponentially growing number of components, and thus its computation effort exponentially grows in time. To efficiently computethe optimal estimate, we propose an approximate estimator by using the generalizedpseudo-Bayesian algorithm. We prove that for a stable system, both the optimal estimatorand the proposed approximate estimator are secure; and theoretically characterize theboundedness of the distance between the optimal and the approximate estimates.
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我们研究其通信<br>通道受到混合拒绝服务(DoS)和错误数据注入(FDI)攻击的网络物理系统(CPS)的状态估计。<br>网络攻击损害了传感器和通信信息的安全性和隐私性。与仅受到一种单一攻击类型(DoS或FDI攻击)的<br>系统不同,受到混合攻击的系统将无法实现最佳状态估计。我们首先获得混合网络攻击下CPS的最佳估计量。最优估计器由数量成倍增长的组件组成,因此其计算工作随时间呈指数增长。为了有效地计算<br>最优估计,我们通过使用广义化提出了一种近似估计器<br>伪贝叶斯算法。我们证明,对于一个稳定的系统,最优估计器<br>和拟议的近似估计器都是安全的。并且从理论上描述了<br>最佳估计值和近似估计值之间的距离的有界性。
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我们研究网络物理系统 (CPS) 的状态估计, 其通信<br>通道受到混合拒绝服务 (DoS) 和虚假数据注入 (FDI) 攻击。<br>网络攻击危及传感器和通信信息的安全性和隐私性。与仅受到一种攻击(DoS 或 FDI 攻击)的系统不同,<br>在混合攻击下的系统将使实现最佳状态估计不可行。我们首先在混合网络攻击下获得CPS的最佳估计器。最佳估计器由成倍增加的分量组成,因此其计算工作量会呈指数级增长。高效计算<br>最优估计,我们提出了一个近似估计使用使用<br>伪贝叶斯算法。我们证明,对于一个稳定的系统,两者都是最佳估计器<br>和建议的近似估计器是安全的;和理论上的特征<br>最佳估计值和近似估计值之间的距离边界。
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研究了通信网络物理系统(CPSs)的状态估计问题<br>信道受到混合的拒绝服务(DoS)和假数据注入(FDI)攻击。<br>网络攻击会损害传感器和通信信息的安全性和隐私性。与只受到一种单一类型攻击(DoS或FDI攻击)的系统不同,<br>混合攻击下的系统将使最优状态估计的实现变得不可行。我们首先得到了混合网络攻击下CPSs的最优估计量。最优估计量由指数增长的成分组成,因此其计算量随时间呈指数增长。有效地计算<br>对于最优估计,我们利用广义<br>伪贝叶斯算法。我们证明了对于一个稳定系统,两个最优估计量<br>所提出的近似估计是安全的,并从理论上刻画了<br>最优估计与近似估计之间距离的有界性。<br>
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