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industrial control system
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研究人员发现数字孪生退化信号表明存在网络物理攻击
研究人员开发了一个新的框架，通过监控数字孪生的时间不一致性来检测网络物理攻击。该方法在正常系统行为上训练数字孪生预测器，然后分析预测状态与观测状态之间的差异。这些不一致性被转化为捕捉预测残差演变的时间特征，然后由无监督密度模型和序列变化检测机制使用，以识别表明攻击的偏差。该框架已在工业控制系统数据集上进行了评估，即使在数字孪生视图退化的情况下，也显示出高检测可靠性和低误报率。
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IstGPT 利用大语言模型和图学习进行工业异常检测
研究人员开发了 IstGPT，一种利用大语言模型和图学习检测工业控制系统异常的新系统。该方法通过整合运行数据、技术文档和系统图来构建时空图，从而模拟复杂的传感器-执行器依赖关系。IstGPT 然后采用图神经网络通过重构误差来识别异常，在九个不同数据集上的表现优于 12 种现有方法。