사이버물리계에서의 물리기반 공격 감지 기술: 모델 예측 제어 동시 설계 접근법

📝 원문 정보

• Title: A Physics-Based Attack Detection Technique in Cyber-Physical Systems: A Model Predictive Control Co-Design Approach
• ArXiv ID: 1910.03162
• 발행일: 2022-07-19
• 저자: Mohammadreza Chamanbaz and Fabrizio Dabbene and Roland Bouffanais

📝 초록 (Abstract)

본 논문에서는 허위 데이터 주입(FDI) 공격에 영향을 받는 비선형 사이버-물리 시스템에 대해 제어기와 공격 감지기를 동시에 설계하는 새로운 접근법을 제안한다. 우리는 모델 예측 제어기에 미래의 시스템 궤적이 적절히 설계된 참조 궤적 근처의 시간 불변 이웃 내에 유지되도록 하는 부가적인 제약 조건을 추가한다. 어떤 샘플링 시간에서도, 시스템의 실시간 궤적과 설계된 참조 궤적을 비교하고 잔차(residual)를 구성한다. 이 잔차는 입력 및 측정 채널에 대한 FDI 공격을 찾아내기 위해 비모수적 누적 합(CUSUM) 이상 감지기에 사용된다. 제안된 접근법의 효과성을 검증하기 위해서는 커플 탱크의 수위 제어를 위한 비선형 모델이 사용된다.

💡 논문 핵심 해설 (Deep Analysis)

This paper introduces a novel approach to simultaneously design controllers and attack detectors for cyber-physical systems affected by false data injection (FDI) attacks. The authors augment the model predictive controller with an additional constraint that requires the future trajectory of the system to remain within a time-invariant neighborhood around a well-designed reference trajectory. By comparing real-time trajectories with the designed reference, residuals are constructed and used in a nonparametric cumulative sum (CUSUM) anomaly detector to uncover FDI attacks on input and measurement channels. The effectiveness of this method is demonstrated using a nonlinear model for level control of coupled tanks.

The significance of this work lies in its ability to enhance the security and stability of cyber-physical systems, particularly in critical sectors like energy networks and manufacturing. This approach can be used to ensure that such systems remain robust against malicious data injection attacks while maintaining their operational efficiency.

📄 논문 본문 발췌 (Translation)

Reference