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Hugo Bruneliere、Vittoriano Muttillo、Romina Eramo、Luca Berardinelli、Abel Gomez 等人。AIDOaRt：用于 DevOps 的 AI 增强自动化，一种基于模型的网络物理系统持续开发框架。微处理器和微系统：嵌入式硬件设计，2022 年，94，第 104672 页。10.1016/j.micpro.2022.104672。hal-03769797
∗ 通讯作者电子邮件地址：hugo.bruneliere@imt-atlantique.fr（Hugo Bruneliere）、{vittoriano.muttillo,romina.eramo}@univaq.it（Vittoriano Muttillo、Romina Eramo）、luca.berardinelli@jku。 (Luca Berardinelli)、agomezlla@uoc.edu (Abel G´omez)、{alessandra.bagnato,andrey.sadovykh}@softame.fr (Alessandra Bagnato、Andrey Sadovykh)、antonio.cicchetti@mdu.se (Antonio Cicchetti)
在工业 4.0 背景下，开发一个框架将移动机械手作为信息物理系统集成到现有的生产系统中
HAL 是一个多学科开放存取档案库，用于存放和传播科学研究文献，无论这些文献是否已出版。这些文献可能来自法国或国外的教学和研究机构，也可能来自公共或私人研究中心。
工业信息物理系统的网络安全：综述
工业信息物理系统 (ICPS) 通过基于边缘传感器网络收集的“物理”数据控制流程来管理关键基础设施。普适计算和通信技术的最新创新促使高度互联的系统快速集成到 ICPS。因此，不再遵循气隙提供的“隐蔽安全”原则。随着 ICPS 中的互联性增加，攻击面也在增加。工业漏洞评估报告显示，由于这种转变，出现了各种新的漏洞。虽然目前已有这方面的调查，但关于这些报告的结果却很少提及。虽然这些报告显示，最常被利用的漏洞是由于边界保护薄弱造成的，但这些漏洞也是由于安全策略有限或定义不明确而发生的。然而，目前的文献主要关注入侵检测系统 (IDS)、网络流量分析 (NTA) 方法或异常检测技术。因此，找到这些报告中提到的问题的解决方案相对困难。我们通过从网络安全角度定义和审查 ICPS 来弥补这一差距。具体来说，我们提出了多维自适应攻击分类法，并将其用于评估现实生活中的 ICPS 网络事件。最后，我们找出了普遍的缺点，并强调了现有文献中存在差距的点，同时确定了未来的研究方向。
使用Fortinet OT安全平台确保网络物理系统
版权所有©2024 Fortinet，Inc。保留所有权利。fortinet®，fortigate®，forticare®和fortiguard®以及某些其他商标是Fortinet，Inc。的注册商标，此处的其他Fortinet名称也可以注册和/或Fortinet的普通法商标。所有其他产品或公司名称可能是其各自所有者的商标。的性能和其他指标，实际绩效和其他结果可能会有所不同。网络变量，不同的网络环境和其他条件可能会影响性能结果。Nothing herein represents any binding commitment by Fortinet, and Fortinet disclaims all warranties, whether express or implied, except to the extent Fortinet enters a binding written contract, signed by Fortinet's SVP Legal and above, with a purchaser that expressly warrants that the identified product will perform according to certain expressly-identified performance metrics and, in such event, only the specific performance metrics expressly identified in such binding written contract shall对Fortinet有约束力。为了绝对清晰，任何此类保修都将仅限于与Fortinet内部实验室测试相同的理想条件下的性能。Fortinet完全根据明示或暗示的任何盟约，代表和保证。Fortinet保留更改，修改，转让或以其他方式修改本出版物的权利，恕不另行通知，最新版本的出版物应适用。
特别部分：增强工业网络物理系统的安全性和保障
主题：计算，通信，控制和传感技术的快速发展导致工业网络物理系统的出现。随着工业网络物理系统在日常生活中继续证明其能力，确保他们的安全和保障已上升到关注的最前沿。工业网络物理系统对网络威胁的固有敏感性强调了解决潜在风险（例如网络攻击和隐私漏洞）的关键。此外，随着这些系统的规模和复杂性的扩展，故障的出现对功能安全构成了明显的威胁。因此，需要精心解决与工业网络物理系统面临的安全和安全挑战的需求是无可辩驳的。机器学习理论和技术已获得了巨大的好评和成功。应用这些机器学习方法来解决工业网络物理系统中的安全和保障问题，这是很大的希望。
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
在课堂上使用培养皿用于网络物理系统的控制器开发的好处
抽象的网络物理系统（CPS）在我们的日常生活中越来越普遍。作为CPS的主要组成部分，嵌入式控制器的发展需要应对过去几十年来持续复杂性增加的影响。模型驱动的开发策略由具有精确语义和交互式工具的图形形式主义支持，允许模型编辑和组成，仿真，验证和自动代码生成，可以提供一种高效的方法来实现快速的原型和可靠的实现。在定义学术课程并选择教学方法来教授相关主题时，这些挑战会产生很大的影响。petri网可以提供这种类型的支持，因为它们是可以提供的，可以为这种类型的控制器中提出的主要特征提供支持，即并发和并行性，冲突和资源共享建模以及对模块化和合成性的支持。在本文中，将使用基于停车场控制器的分析的一系列示例，以说明学生在使用PETRI网中描述相关嵌入式控制器的行为时，学生如何面对推荐的建模挑战。考虑了停车场基础设施的不同配置，呈现了几种类型的练习，以解决不同级别的复杂性。这种示例可以在不同类型的课程中使用，从关注系统级建模的课程到专注于特定实施策略的课程，在这些课程中，可以使用几类自主和非自治的PETRI网络。
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。
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。
自动网络物理系统基于模拟测试的路线图：挑战和未来方向
作为自动网络物理系统（ACPS）的时代，例如无人驾驶汽车和自动驾驶汽车，展开，可靠测试方法的范围是实现在现实世界中采用此类系统的关键。但是，传统的软件测试范例在确保这些系统的安全性和可靠性方面面临着前所未有的挑战。在响应中，本文开创了用于基于ACPS的基于模拟测试的战略路线图，这特别是专注于自主系统。我们的论文讨论了ACPS的相关挑战和障碍，重点是测试自动化和质量保证，因此主张量身定制的解决方案来满足自动系统的独特需求。在模拟环境中提供了测试用例的具体定义时，我们还强调了创建新的基准资产和开发自动化工具在软件社区中明确量身定制的自动化工具的需求。本文不仅强调了相关的问题，并施加了软件工程社区应重点关注的问题（就实践，预期的自动化和范式而言），而且还概述了解决这些问题的方法。通过概述了基于ACPS的基于模拟的测试/开发的各个领域和挑战，我们为将来的研究效果提供了方向。