基于SOS-LSTM的核电站隐蔽攻击方法研究

来源：动力工程学报杂志2024年第6期北京时间：

作者：王东风, 张雄, 黄宇, 邓鉴湧, 郭峰,

摘要：针对实现隐蔽攻击需要获取攻击目标高精度估计模型的问题,提出一种基于共生生物搜索算法优化长短期记忆神经网络(SOS-LSTM)的隐蔽攻击方法。首先,将攻击目标的反馈控制器输出和输入信号作为长短期记忆神经网络的数据集,通过训练得到受攻击区域的估计模型,再利用估计模型设计隐蔽攻击器向受攻击对象施加攻击信号。此外,使用SOS算法优化LSTM的网络参数来提升隐蔽攻击器的性能。对核电站一回路控制系统进行隐蔽攻击的仿真实验结果表明,该攻击方法在对目标控制系统输出信号实现预先设定攻击行为的同时具有较高隐蔽性。

关键词：核电站,一回路控制系统,隐蔽攻击,共生生物搜索算法,长短期记忆神经网络,