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World File Search System物理攻击
物理学：通过一致性推理为自主系统的物理攻击
由深神经网络（DNN）赋予的自动驾驶汽车（AV）为我们的社会带来了变革性的变化。但是，他们通常容易受到对抗攻击的影响，尤其是在物理上可实现的扰动，这些扰动可能会误导感知并引起灾难性的结果。尽管现有的防御能够表现出成功，但仍需要提高鲁棒性，同时保持效率以实现实时系统操作。为了应对这些挑战，我们介绍了物理素，这是一种构成的解决方案，利用多方面的推理来进行误解检测和校正。此防御构建在物理特征上，包括静态和动态对象属性及其相互关系。为了有效地整合了这些不同的来源，我们基于条件随机字段开发了一个系统，该系统将对象和关系建模为空间 - 时空图，以在感知到的场景上进行整体推理。为了确保防御不会违反实时网络控制循环的时序要求，我们介绍了工作负载的运行时间特征，以并行化和管道执行量实现。通过模拟数据集和现实世界驾驶测试，可以在实验上验证物理的功效。它还证明了针对自适应攻击的弹性，以及将基本原则应用于视力超出视觉方式的其他方式的潜力。
网络物理攻击和未来能源系统
随着世界越来越依赖互联的能源系统，这些重要基础设施遭受网络物理攻击的威胁也不断升级，对未来能源系统的安全性和可靠性构成了重大挑战。我们仔细研究了与智能电网相关的潜在威胁和漏洞，包括可再生能源和能源存储技术的整合。分析了网络物理攻击对能源系统各个组成部分（如发电厂、输配电网络和能源存储设施）的潜在影响。审查扩展到对当前网络安全措施（如入侵检测系统、加密和访问控制）的评估，评估了它们在防范这些新兴威胁方面的有效性。我们深入探讨了制定先进网络安全战略以应对智能电网威胁不断演变的挑战和机遇。我们探讨了智能电网为能源行业未来带来的潜在好处和进步。这包括增强电网安全性，并与物联网、虚拟现实、虚拟发电厂、纳米电网和无线电力传输等尖端技术协同作用。这些发展不仅带来了创新机会，也要求采取积极主动且复杂的网络安全方法。
网络物理攻击和未来的能源系统
随着世界越来越依赖相互联系的能源系统，网络物理攻击对这些重要基础设施的威胁已经升级，对未来能源系统的安全性和可靠性构成了重大挑战。我们精心研究与智能电网相关的潜在威胁和漏洞，包括可再生能源和能源存储技术的整合。分析了网络物理攻击对能源系统各种组件的潜在影响，例如发电厂，传输和分布网络以及能源存储设施。审查扩展到对当前网络安全度量的评估，例如入侵检测系统，加密和访问控制，评估了它们在保护这些新兴威胁方面的有效性。我们深入研究了旨在应对智能电网威胁不断发展的性质的高级网络安全策略的挑战和机遇。探索了智能电网为能源部门未来提供的潜在利益和进步。这包括增强电网安全性，以及与诸如物联网，虚拟现实，虚拟发电厂，纳米电网和无线电源传输等尖端技术的协同作用。这些事态发展不仅为创新提供了机会，而且还需要采取积极主动而精致的网络安全方法。