6、从受害者角度评估影响的 BACS 测试平台

从受害者角度评估影响的 BACS 测试平台

在当今数字化时代,网络攻击对各类组织的威胁日益增加,特别是对建筑自动化控制系统(BACS)的攻击,可能会严重影响企业的业务连续性。本文将介绍一种专门用于评估网络攻击对 BACS 业务连续性影响(BCI)的测试平台,它能在不同业务场景下重现相同攻击,并对比其 BCI,以帮助我们更好地理解和评估网络攻击的影响。

1. 相关工作与背景
  • 测试平台类型 :安全的网络物理系统(CPS)测试平台的共同目标是执行攻击并评估防御措施。常见的测试平台目标包括演示、教育和影响评估。演示测试平台用于向利益相关者展示攻防研究成果的适用性;教育测试平台是学生、研究人员和从业者进行实践学习的技能发展平台;影响评估测试平台则使用各种指标来量化网络攻击的后果。然而,现有的 BACS 测试平台大多侧重于展示安全解决方案,而忽略了网络攻击影响分析的重要性,缺乏高级上下文信息,难以识别攻击在现实场景中的潜在影响和防御措施的实际价值。
  • 影响指标 :已有多个工业控制系统(ICS)测试平台用于研究网络攻击的物理影响,如水质处理测试平台以水的 pH 值偏差衡量影响,水分配测试平台以供水量减少衡量影响,智能电网测试平台以电压稳定性、发电损失和负载削减增量衡量影响。此外,还分析了数据包延迟、引入网络安全控制后的性能下降等影响。但大多数影响指标未考虑组织的业务中断程度,而 BACS 的目标是支持组织的各种业务流程,因此需要一种衡量网络攻击业务影响的指标。本文使用一种基于图数据结构的 BACS BCI 指标,通过对 BACS 组件的初始评分和图中心性计算来评估组件的 BCI。
基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制问题,并提供完整的Matlab代码实现。文章结合数据驱动方法与Koopman算子理论,利用递归神经网络(RNN)对非线性系统进行建模与线性化处理,从而提升纳米级定位系统的精度与动态响应性能。该方法通过提取系统隐含动态特征,构建近似线性模型,便于后续模型预测控制(MPC)的设计与优化,适用于高精度自动化控制场景。文中还展示了相关实验验证与仿真结果,证明了该方法的有效性和先进性。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力,从事精密控制、智能制造、自动化或相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能控制设计;②为非线性系统建模与线性化提供一种结合深度学习与现代控制理论的新思路;③帮助读者掌握Koopman算子、RNN建模与模型预测控制的综合应用。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现流程,重点关注数据预处理、RNN结构设计、Koopman观测矩阵构建及MPC控制器集成等关键环节,并可通过更换实际系统数据进行迁移验证,深化对方法泛化能力的理解。
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