题目：恶意攻击下复杂网联系统数据驱动观测与安全控制研究

报告人：贾玄，博士生，海南大学

时间： 2025年11月9日

线下方式：信息与通信工程学院319，15：00-16:00

线上方式：腾讯会议，958-646-929

报告摘要

在产业变革的背景下，数据驱动控制正成为复杂网联系统分布式控制的重要发展方向。与传统依赖精确模型的控制方法不同，数据驱动控制直接利用系统运行数据进行建模、估计与控制器设计，从而能够有效应对模型未知、耦合复杂或动态时变等实际困难。然而，数据驱动控制的有效性建立在一个基础假设之上：系统的结构、数据来源及通信过程是可信的。一旦这一假设被破坏，控制性能与系统安全将面临根本性威胁。近年来，网络攻击已成为分布式控制系统面临的主要外部安全风险之一。攻击者可以通过入侵通信链路、篡改或延迟数据包，使得部分子系统获取错误信息，从而导致系统性能退化甚至失稳。因此，构建具备抗攻击与信息修复能力的数据驱动分布式控制机制，已成为保障复杂网联系统外部安全的关键问题。该框架的核心目标是在信息层与决策层同时具备鲁棒性与抗破坏能力，具体包括：(i) 攻击检测与隔离。利用数据驱动的统计分析与图论方法识别外部数据篡改与通信攻击；(ii) 恶意子系统抑制。利用人工智能方法（如长短时间记忆网络 (LSTM)、最小绝对收缩与选择算子 (LASSO)）进行基于一致性异常与行为模式分析识别并隔离恶意子系统；(iii) 鲁棒状态估计。在部分数据不可信的条件下实现全局状态的可恢复估计；(iv) 安全控制。设计对异常信息不敏感的控制律，确保系统稳定性与全局协同性能。这种以数据可信性为核心的安全机制，标志着复杂网联系统控制理论正从“模型依赖”向“信息可信性依赖”转变。该方法不仅能够有效抵御外部网络攻击，还能从内部信任结构层面抑制恶意子系统的破坏行为，为构建可信、自主与具备弹性的智能控制系统奠定了坚实的理论基础。

本研究针对现代智能系统中广泛存在的、由多个子系统构成的复杂网联系统，构建一个以信息可信性为核心、能够抵御内部恶意行为与外部网络攻击双重威胁的数据驱动安全分布式控制理论框架。研究旨在从根本上解决在系统动力学模型未知、互联结构不确定、且信息交互环境存在恶意行为的条件下，保证系统的安全与性能。

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