网络物理系统中的安全检测与控制 —— 恶意数据环境下的防护技

术 (英文版电子书） 电子书格式: epub + pdf 本书中文名称定为《网络物理系统中的安全检测与控制 —— 恶意数据环境下的防护技术》，既准确对应英文原版核心主题 “Secure Detection and Control in Cyber-Physical Systems: Working in the Presence of Malicious Data”，又突出 “防护技术” 的应用导向，契合书中聚焦恶意数据攻击防御的核心内容，同时符合中文技术书籍的命名规范，清晰传递研究领域与实际应用场景。 二、书籍核心定位 《网络物理系统中的安全检测与控制 —— 恶意数据环境下的防护技术》是一部聚焦网络物理系统（CPS）安全防护的开创性学术著作。网络物理系统作为融合先进计算、通信与控制技术的复杂系统，广泛应用于航空航天、交通运输、智能电网、机器人等安全关键领域。然而，其开放的通信网络特性使其极易遭受恶意攻击，虚假数据注入、重放攻击等欺骗性攻击手段已对关键基础设施安全构成严重威胁。 本书立足于控制理论与信息安全的交叉领域，系统阐述了恶意数据环境下网络物理系统的安全检测与控制算法，既梳理了该领域的发展历程、研究现状，又提出了一系列创新设计方案，为解决实际系统在攻击场景下的性能保障问题提供了完整的理论框架与技术支撑，是科研人员、工程师及相关专业学生掌握该领域核心知识与前沿技术的重要参考。 三、核心内容框架 （一）基础理论与背景铺垫 书籍开篇系统介绍了网络物理系统的基本概念、构成要素及应用场景，深入分析了其安全隐患与面临的主要威胁类型，包括窃听攻击、欺骗攻击和拒绝服务攻击等。通过梳理工业控制系统网络应急响应团队（ICS-CERT）的年度报告数据及历史典型攻击事件（如震网病毒攻击、乌克兰电网攻击等），直观展现了网络物理系统安全防护的紧迫性与重要性。 同时，书中明确了信息安全的三大核心目标（机密性、完整性、可用性），并综述了信息安全与控制理论视角下的现有防护技术，包括加密认证、随机化方法、弹性算法、攻击检测与隔离等，为后续章节的创新研究奠定理论基础。此外，还补充了图论、网络鲁棒性、Sarymsakov 矩阵等关键技术预备知识，帮助读者构建扎实的理论功底。 （二）关键技术与创新算法 拜占庭传感器下的序贯检测技术：针对无线传感器网络中部分传感器可能被攻击者劫持并发送任意恶意数据的问题，提出了基于博弈论的序贯检测方案。将检测器与攻击者的交互建模为纳什均衡博弈，分别研究了传感器数量 m 大于 2 倍被劫持数量 n（m>2n）和 m 不大于 2n 两种场景，设计了最优检测策略与攻击策略。该策略通过对传感器测量值的对数似然比进行排序和中间值求和，实现了攻击场景下的最优检测性能，确保检测误差概率按指数速率收敛至零。 二阶系统的脉冲弹性一致性控制：针对多智能体系统中存在恶意节点的情况，提出了一种基于脉冲控制的弹性一致性算法。该算法无需持续通信与控制，仅在非周期性采样时刻进行信号传输与控制动作，通过剔除邻居节点中的极端异常值，构建 “安全区域” 并基于该区域内的状态推导控制信号。书中推导了保证系统弹性的网络拓扑条件与可容忍恶意节点数量上限，证明了良性智能体的位置状态可渐近同步，速度状态收敛至零，有效降低了通信开销并提升了系统抗攻击能力。 对抗环境下的多维弹性一致性算法：针对高维系统的一致性问题，提出了基于 “中点” 计算的弹性共识方案。该算法通过对邻居节点状态按维度排序，基于排序结果计算两个 “中点”，并驱动智能体状态向这些中点更新，确保最终共识值落在良性智能体初始状态构成的凸包内。书中给出了通过线性规划计算中点的高效方法，相比现有技术，该算法计算复杂度更低，且适用于一般多维系统，为分布式计算奠定了安全基础。 对抗环境下的弹性包含控制：针对多领导者场景下的多智能体系统，研究了恶意节点存在时的弹性包含控制问题。不同于无领导者共识，包含控制的目标是驱动良性跟随者进入良性领导者构成的凸包。书中分别为一阶和二阶系统设计了安全协议，通过凸分析和李雅普诺夫函数方法，从理论上证明了算法的收敛性与弹性，确保即使存在恶意领导者或跟随者，良性跟随者仍能最终收敛至目标凸包。 （三）验证与应用拓展 书中每个核心算法均配备了详细的数值仿真示例，通过具体的系统参数设置与攻击场景模拟，验证了理论结果的有效性与算法的实际性能。例如，在传感器网络检测实验中，通过设定传感器测量值服从高斯分布，验证了不同传感器数量与被劫持数量组合下检测速率的收敛效果；在多智能体一致性实验中，通过模拟恶意节点发送虚假振荡信号，展示了所提算法对恶意行为的抑制能力。 此外，书籍还探讨了算法在航空航天、交通运输、智能电网、机器人等实际网络物理系统中的应用场景，给出了具体的部署思路与实施建议，为工程实践提供了直接指导。 四、核心价值与适用人群 （一）核心价值 理论创新：提出了一系列恶意数据环境下的安全检测与控制创新算法，突破了现有技术在多维系统、非周期性通信、多领导者场景等方面的限制，丰富了网络物理系统安全领域的理论体系。 实践指导：所有算法均经过严格的理论证明与数值验证，且提供了清晰的实现步骤与参数设计方法，可直接应用于实际系统的安全防护方案设计，帮助提升关键基础设施的抗攻击能力。 学科交叉：融合了控制理论、博弈论、图论、信息安全等多个学科的核心思想，为跨学科研究提供了典型范例与方法论支撑，推动了网络物理系统安全领域的交叉创新。 （二）适用人群 科研人员：适合从事网络物理系统、安全检测、控制理论、信息安全等领域研究的科研工作者，可作为其开展前沿研究的重要参考。 工程技术人员：适用于在航空航天、交通运输、智能电网、机器人等行业从事系统设计、安全防护工作的工程师，可为实际系统的安全升级提供技术方案。 高校学生：适合信息工程、自动化、电气工程、计算机科学等相关专业的研究生与高年级本科生，有助于其构建系统的专业知识体系，了解学科前沿动态。 五、未来研究展望 书中最后展望了网络物理系统安全领域的未来研究方向，包括多智能体系统的安全协同、复杂网络物理系统的安全协同应用、网络化控制系统的隐私保护等。随着网络物理系统的规模化与复杂化，其安全防护面临着更严峻的挑战，未来研究需进一步突破现有技术瓶颈，实现安全、效率与隐私的多目标优化，为构建更加可靠、安全的关键基础设施提供持续支撑。 本书通过系统的理论阐述、创新的算法设计与丰富的实例验证，全面展现了恶意数据环境下网络物理系统安全检测与控制的核心技术与发展趋势，为该领域的学术研究与工程实践提供了重要的指导与参考，是网络物理系统安全领域的一部里程碑式著作。