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龍圖騰網(wǎng)獲悉四川大學(xué)申請(qǐng)的專利一種CPS抵御FDIA的安全檢測(cè)和控制的方法獲國(guó)家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN119254456B 。

龍圖騰網(wǎng)通過(guò)國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-08-26發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請(qǐng)?zhí)?專利號(hào)為：202411107756.6，技術(shù)領(lǐng)域涉及：H04L9/40；該發(fā)明授權(quán)一種CPS抵御FDIA的安全檢測(cè)和控制的方法是由張瑞梅;王鐠迎設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2024-08-13向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本一種CPS抵御FDIA的安全檢測(cè)和控制的方法在說(shuō)明書(shū)摘要公布了：本發(fā)明公開(kāi)了一種CPS抵御FDIA的安全檢測(cè)和控制的方法，涉及深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)和安全控制技術(shù)領(lǐng)域，方法包括：CPS環(huán)境初始化；CPS狀態(tài)獲取；利用局部測(cè)量值和局部估計(jì)值計(jì)算局部差異；通過(guò)基于改進(jìn)的PPO算法的深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)進(jìn)行閾值分析，并將動(dòng)態(tài)閾值和計(jì)算出的局部差異進(jìn)行比較，確定CPS是否受到攻擊；并采用事件觸發(fā)的模型預(yù)測(cè)控制方法進(jìn)行干預(yù)，以抵御FDIA對(duì)CPS的攻擊。本發(fā)明能夠根據(jù)環(huán)境變化和歷史數(shù)據(jù)自動(dòng)調(diào)整檢測(cè)策略，從而適應(yīng)各種不同的攻擊模式；且增強(qiáng)了DRL算法的魯棒性，提高了系統(tǒng)的安全性和可靠性；還能夠在檢測(cè)到FDIA后快速啟動(dòng)，對(duì)系統(tǒng)進(jìn)行預(yù)測(cè)和調(diào)整，從而快速恢復(fù)系統(tǒng)的穩(wěn)定性。

本發(fā)明授權(quán)一種CPS抵御FDIA的安全檢測(cè)和控制的方法在權(quán)利要求書(shū)中公布了：1.一種CPS抵御FDIA的安全檢測(cè)和控制的方法，其特征在于，包括： 步驟A、CPS環(huán)境初始化； 步驟B、CPS狀態(tài)獲取； 獲取當(dāng)前的CPS狀態(tài)并計(jì)算局部測(cè)量值yk； 收集所計(jì)算出的局部測(cè)量值yk，并通過(guò)擴(kuò)展卡爾曼濾波器計(jì)算局部估計(jì)值利用局部測(cè)量值和局部估計(jì)值計(jì)算局部差異δk； 步驟C、通過(guò)基于改進(jìn)的PPO算法的深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)進(jìn)行閾值分析，并將動(dòng)態(tài)閾值λ和步驟B中計(jì)算出的局部差異δk進(jìn)行比較，確定CPS是否受到攻擊； 所述步驟C中，對(duì)PPO算法進(jìn)行改進(jìn)，通過(guò)在actor層的狀態(tài)輸入中引入對(duì)抗性樣本實(shí)現(xiàn)，具體步驟為： C301、定義目標(biāo)分布Pi，表示所需模型輸出的分布，其中，Pi＝1as,as表示空間的大小； C302、在actor網(wǎng)絡(luò)上進(jìn)行單次正向傳播，輸入當(dāng)前CPS狀態(tài)，獲得模型輸出Qi，表示動(dòng)作上的概率分布；還包括：在actor網(wǎng)絡(luò)中，當(dāng)前狀態(tài)下通過(guò)將概率與步驟B中計(jì)算得到的差異δk進(jìn)行比較，確定CPS是否受到攻擊，并決定當(dāng)前執(zhí)行的動(dòng)作ak； C303、計(jì)算目標(biāo)分布Pi和模型輸出Qi之間的KL散度： 其中，DKLP||Q為目標(biāo)分布Pi和模型輸出Qi之間的KL散度； C304、把KL散度作為損失，計(jì)算損失的梯度對(duì)模型參數(shù)通過(guò)反向傳播，并結(jié)合計(jì)算梯度與原始樣本生成敵對(duì)的擾動(dòng)： 其中，是對(duì)抗性樣本的估計(jì)值；sk是對(duì)抗性樣本；ε是控制擾動(dòng)大小的一個(gè)小的正數(shù)；是KL散度的梯度； 將這些生成的對(duì)抗性樣本的估計(jì)值合并到actor網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集中，使模型能夠?qū)W習(xí)區(qū)分正常樣本和對(duì)抗性樣本； C305、在PPO算法的critic網(wǎng)絡(luò)中，計(jì)算優(yōu)勢(shì)函數(shù)； 優(yōu)勢(shì)函數(shù)表明了在當(dāng)前狀態(tài)下的動(dòng)作ak與由critic網(wǎng)絡(luò)估計(jì)的狀態(tài)值所提供的基線相比的優(yōu)勢(shì)；在改進(jìn)后的PPO算法中，利用優(yōu)勢(shì)函數(shù)計(jì)算更新參與者網(wǎng)絡(luò)策略的損失，指導(dǎo)策略改進(jìn)過(guò)程； 步驟D、采用事件觸發(fā)的模型預(yù)測(cè)控制方法進(jìn)行干預(yù)，以抵御FDIA對(duì)CPS的攻擊。

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