Observer-Based Adaptive Neural Sliding Mode Control of Fuzzy Systems With Sojourn-Probability-Based Multimode Attacks

科学分野:

• 制御システム工学
• サイバーセキュリティ
• 非線形力学

背景:

• オブザーバーベースのスライディングモード制御（SMC）は、ファジィ非線形システムにとって重要です。
• マルチモードサービス拒否（DoS）および欺瞞攻撃は、システムの安定性に対して重大な脅威をもたらします。
• 既存の攻撃モデルは、複雑なサイバー攻撃の動的および確率的性質を捉えられないことがよくあります。

研究 の 目的:

• 時間変化する滞在確率を持つ新しいマルチモードDoS攻撃モデルを開発すること。
• 欺瞞攻撃を適応ニューラルネットワーク（NN）によって近似される有界でない非線形関数を使用してモデル化すること。
• サイバー攻撃下にあるファジィ非線形システムのためのロバストなオブザーバーベースSMC戦略を設計すること。

主な方法:

• 時間変化する滞在確率を組み込んだ新しいマルチモードDoS攻撃モデルを導入しました。
• 欺瞞攻撃を有界でない非線形関数としてモデル化し、適応NNによって近似しました。
• 平均二乗推定上限を保証するファジィスライディング面とオブザーバーベースのSMC法を設計しました。

主要な成果:

• 提案されたDoSモデルは、マルコフベースモデルの限界を克服し、確率的攻撃挙動を正確に表現します。
• 適応NNは、システムの安定性に対する欺瞞攻撃の影響を効果的に軽減しました。
• 開発されたオブザーバーベースのSMC法は、ファジィ非線形システムの平均二乗推定上限を保証しました。

結論:

• 提案された制御戦略は、マルチモードDoSおよび欺瞞攻撃に対してファジィ非線形システムの安定性を効果的に保証します。
• 新しい攻撃モデリングと適応NNアプローチは、サイバー脅威下でのロバスト制御において重要な進歩を提供します。
• トンネルダイオード回路モデルによる検証は、戦略の優れた有効性を確認しました。