Detta dokument tar upp problemet med upptäckt och identifiering av sensorattacker i närvaro av övergående fel. Vi anser att ett system med flera sensorer mäter samma fysiska variabel, där vissa sensorer kan vara under attack och ge skadliga värden. Vi anser att en uppsättning, där varje sensor ger regulatorn ett intervall av möjliga värden för det sanna värdet. Även om metoder finns för att upptäcka skadliga sensorattacker, de är konservativa genom att de behandlar attacker och fel på samma sätt, vilket försummar det faktum att sensorer kan ge felaktiga mätningar ibland på grund av tillfälliga störningar (t.ex. en tunnel för GPS). För att lösa detta problem föreslår vi en transient felmodell för varje sensor och en algoritm utformad för att upptäcka och identifiera attacker i närvaro av transienta fel. Felmodellen består av tre aspekter: storleken på sensorns intervall (1) och en övre gräns för antalet fel (2) som tillåts i en viss fönsterstorlek (3). Med tanke på en sådan modell för varje sensor använder algoritmen parvis inkonsekvenser mellan sensorer för att upptäcka och identifiera attacker. Utöver algoritmen tillhandahåller vi ett ramverk för val av felmodell för varje sensor baserat på träningsdata. Slutligen validerar vi algoritmens prestanda på verkliga mätdata som erhållits från ett obemannade markfordon.
I REF, Park et al. använda grafteori baserad på en transient felmodell för att upptäcka övergående fel i CAV.
Sensor attack detection in the presence of transient faults
{'venue': "ICCPS '15", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}