Утечки данных в CPS

"С появлением киберфизических систем (CPS) в коммунальных системах, таких как сети электроснабжения, водоснабжения и газоснабжения, сбор данных стал более распространенным. Хотя сбор данных в этих системах имеет многочисленные преимущества, он также вызывает опасения по поводу конфиденциальности, поскольку может потенциально раскрыть конфиденциальную информацию о пользователях. Чтобы решить эту проблему, мы предлагаем байесовский подход для управления состязательным выводом и смягчения проблемы конфиденциальности на физическом уровне в CPS. В частности, мы разрабатываем стратегию управления для наихудшего сценария, когда у противника есть идеальное знание стратегии управления пользователя. Для задач с конечным пространством состояний мы выводим уравнение Беллмана с фиксированной точкой для оптимальной стационарной стратегии и обсуждаем несколько практических подходов к ее решению с использованием проектирования управления на основе оптимизации. Решая проблему вычислительной сложности, мы предлагаем подход обучения с подкреплением, основанный на архитектуре Актер-Критик. Чтобы также поддержать исследования конфиденциальности интеллектуальных счетчиков, мы представляем общедоступный набор данных «Co-LivEn» с комплексными электрическими измерениями приборов в совместном домашнем хозяйстве. Используя этот набор данных, мы сопоставляем предлагаемый подход к обучению с подкреплением. Результаты демонстрируют его эффективность в снижении утечки конфиденциальности. Наша работа дает ценные идеи и практические решения для управления состязательным выводом в киберфизических системах, уделяя особое внимание повышению конфиденциальности в приложениях интеллектуальных счетчиков." - Adversarial Inference Control in Cyber-Physical Systems: A Bayesian Approach With Application to Smart Meters