基于虚假数据检测的信息物理系统安全学习控制方法

来源：电子与信息学报杂志2026年第4期北京时间：

作者：苗金钊, 刘金良, 孙乐, 查利娟, 田恩刚

单位：1.南京信息工程大学计算机学院 南京 2100442.南京林业大学理学院 南京 2100373.上海理工大学光电信息与计算机工程学院 上海 200093

摘要：随着信息物理系统(CPS)在关键基础设施中的广泛部署，其面临的安全威胁日益严峻，特别是虚假数据注入攻击对系统感知与控制能力构成了实质性挑战。针对这一问题，该文提出了一种融合攻击检测、状态估计与控制策略学习的安全控制框架。该方法通过构建传感器数据的安全评估指标，实现对潜在虚假观测数据的实时检测，并在无攻击先验信息的条件下，动态估计可能存在的攻击信号。在此基础上，进一步提出融合多源传感器观测的状态估计策略，以提高对系统真实状态的重构精度。此外，该文还提出了一种基于动态权重在线更新的自适应学习控制方法，利用梯度下降法逼近最优控制策略，从而增强系统在复杂环境中的稳态性能与抗攻击能力。仿真实验结果验证了该方法在虚假数据注入攻击环境下的有效性与安全性能。

关键词：信息物理系统, 虚假数据检测, 安全控制, 网络攻击

基金资助：国家自然科学基金(62373252, 62273174)