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网络物理系统 (CPS) 的恶意软件分类...
摘要 ：如今，全球最常受到恶意软件攻击的行业是制造业、石油和天然气以及教育。诸如 BlackEnergy2 和 Triton 之类的恶意软件能够对组织和关键基础设施系统（例如石油和天然气）造成严重的、危及生命的损害。安全研究人员和从业人员正在寻找有效的解决方案来减轻此类恶意软件攻击。因此，本文提出了一种恶意软件网络物理系统 (CPS) 分类来检测攻击。这种分类的灵感来自系统发育学，借鉴了生物学领域中生物体之间的进化关系。至于网络安全视角，它发现了恶意软件基因的进化祖先。这种恶意软件分类方法包括恶意软件行为、攻击方式和网络中的连接资产。它可以根据相关性检测多种形式的恶意软件攻击。这项研究对 CPS 开发商、供应商和承包商、监管和管理公用事业运营的政府机构以及负责保护 CPS 的国家网络安全中心 (NCSC) 都大有裨益。
工业物联网、网络物理系统和数字孪生
工业数字化（工业 4.0）是在人员、流程、服务、系统、数据和工业资产互联的环境中对工业进行数字化转型，以实现智能工业和工业创新与协作生态系统。工业 4.0 的三个有前景的方面是工业物联网 (IIoT)、信息物理系统 (CPS) 和数字孪生 (DT)。这些方面存在挑战。首先，有许多通用的 IIoT 标准和框架，单独在各种工业用例中是不够的。因此，工程师必须使用许多标准指南来根据具体情况设计 IIoT 架构。其次，各行业部署的系统基于不同的标准和技术，无法与其他系统互通，因此只能孤立运行，因此收集数据进行分析、报告和决策具有挑战性。第三，在工业 CPS (ICPS) 环境中，大多数嵌入式系统都是资源受限的电池驱动设备，面临着诸如由于能耗高导致使用寿命短、服务可用性低和安全性低等挑战。本论文的范围是针对上述方面和挑战研究工业数字化。首先，我们研究通用的 IIoT 标准和框架，并使用它们来合成高级 IIoT 架构。作为架构验证和确认的用例，我们专门研究了采矿业
从网络物理系统攻击中保护供应链
摘要本评论论文探讨了保护供应链针对网络物理系统（CPS）攻击的不断提高的挑战，强调了CPS在现代供应链和他们引入的多方面漏洞中的关键作用。我们系统地概述了一个全面的框架，其中包括预防措施，检测和响应策略以及恢复和弹性计划，以减轻这些风险。此外，我们探讨了整合网络安全和物理安全策略所固有的实施挑战，突出了创新的技术解决方案以及政策和监管合规性的关键作用。本文旨在提供可行的见解，以增强供应链的安全姿势，强调利益相关者之间协作努力的重要性，以驾驶网络物理威胁的复杂景观。关键字：网络物理系统，供应链安全，网络安全，物理
网络物理系统框架：第 2 卷，工作组报告
目录 ................................................................................................................................ i 图表目录 ................................................................................................................................ ii 表格目录 ................................................................................................................................ iii 免责声明 ................................................................................................................................ iv 致谢 ...................................................................................................................................... v 执行摘要 ............................................................................................................................. vi 1 简介 ............................................................................................................................. 1 1.1 概述 ............................................................................................................................. 1
PHY 631 量子信息物理系统和材料
残障支持服务 (DSS)：如果您有身体、心理、医疗或学习障碍，可能会影响您的课程学习，请联系残障支持服务 (631) 632-6748 或访问 http://studentaffairs.stonybrook.edu/dss/。他们将与您一起确定哪些便利设施是必要且适当的。所有信息和文件均保密。鼓励在紧急疏散期间需要帮助的学生与教授和残障支持服务讨论他们的需求。有关程序和信息，请访问以下网站：http://www.stonybrook.edu/ehs/fire/disabilities/asp。
信息物理系统中电气控制系统的安全架构
过去，网络攻击尚未出现在我们的世界中。控制系统的故障仅被视为机械设备故障。客户的安全很少受到黑客通过远程访问网络渠道的威胁。如今，电子控制系统容易受到不同类型的攻击。例如，汽车可以通过各种攻击媒介被黑客操纵[1]-[4]。在本文中，我们希望在恶意攻击者试图接管它时找到正确的操作员。以前，汽车、机器人等控制系统仅由现场人工操作员处理。逐渐地，控制权被授予工业自主控制系统，然后通过网络通信渠道授予远程访问网络系统。这种范式
COEAI-SPARC关于气候，天气和水的混合物理系统系统
对事件的描述：随着世界上气候变化的威胁隐约可见，能够以适当的交货时间和高空间分辨率来预测极端天气事件比以往任何时候都重要，但也了解各种情况下气候的未来趋势。传统上，这些任务是使用基于物理的过程模型完成的。，但是人工智能和机器学习的巨大进步有可能通过利用远程感知的数据来彻底改变这一领域。该研讨会的目的是将气候科学家和数据科学家汇集在一起，以制定如何使用AI/ML来改善天气，气候和水文学的科学模型。
量化网络攻击对网络物理系统安全的影响
摘要：我们提出了一个用于建模信息物理控制系统中攻击场景的新颖框架：我们将信息物理系统表示为一个受约束的切换系统，其中单个模型嵌入了物理过程的动态、攻击模式和攻击检测方案。我们证明，这与混合自动机（即受约束的切换线性系统）中已建立的结果兼容。所提出的攻击建模方法允许大量非确定性攻击策略，并能够将系统安全性表征为渐近性质。通过计算最大安全集，由此产生的新影响指标可以直观地量化安全性的下降以及网络攻击对受攻击系统安全属性的影响。我们通过一个示例展示了我们的结果。
当网络物理系统遇上人工智能：基准、评估和前进之路
信息物理系统 (CPS) 已广泛应用于安全关键领域，例如汽车系统、航空电子设备、医疗设备等。近年来，人工智能 (AI) 越来越多地被用于控制 CPS。尽管人工智能 CPS 很受欢迎，但公开的基准测试却很少。人们对不同工业领域的人工智能 CPS 的性能和可靠性也缺乏深入了解。为了弥补这一差距，我们提出了七个领域的行业级 CPS 公共基准，并通过最先进的深度强化学习 (DRL) 方法为它们构建人工智能控制器。在此基础上，我们进一步对这些人工智能系统与传统系统进行系统评估，以确定当前的挑战和未来的机遇。我们的主要发现包括：(1) AI 控制器并不总是优于传统控制器；(2) 现有的 CPS 测试技术（具体来说，证伪）不足以分析支持 AI 的 CPS；(3) 构建一个混合系统，在 AI 控制器和传统控制器之间进行战略性组合和切换，可以在不同领域实现更好的性能。我们的结果强调了对支持 AI 的 CPS 的新测试技术的需求，以及对混合 CPS 进行更多研究以实现最佳性能和可靠性的需要。我们的基准、代码、详细评估结果和实验脚本可在 https://sites.google.com/view/ai-cps-benchmark 上找到。
在行业中增强物联网和网络物理系统4.0
像GPT-4这样的大型语言模型的出现（LLM）在人工智能领域开辟了新的可能性。在行业4.0的背景下，LLM有可能改变我们与物联网和CP的互动方式。这些模型，尤其是在本地部署时，可以处理和解释大量的自然语言数据，从而实现更直观的人机相互作用并促进复杂的决策过程。llms可以分析维护记录，操作数据和实时传感器输出，以提供预测性维护，过程优化甚至自主系统调整的见解。LLMS理解和生成类似人类的文本的能力允许更有效地进行故障排除，实时问题解决和主动系统管理，从而弥合了复杂的工业数据和可行的见解之间的差距。