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J-GLOBAL ID：202202214941726429   整理番号：22A0398055

偽データ注入攻撃の下での時変入力遅延を持つ非線形マルチエージェントシステムのLyapunovベース制御【JST・京大機械翻訳】

Lyapunov-Based Control of a Nonlinear Multiagent System With a Time-Varying Input Delay Under False-Data-Injection Attacks

著者 (4件)： Sargolzaei Arman (Department of Mechanical Engineering, Tennessee Technological University, Cookeville, TN, USA) ,  Allen Brendon C. (Department of Mechanical and Aerospace Engineering, University of Florida, Gainesville, FL, USA) ,  Crane Carl D. (Department of Mechanical and Aerospace Engineering, University of Florida, Gainesville, FL, USA) ,  Dixon Warren E. (Department of Mechanical and Aerospace Engineering, University of Florida, Gainesville, FL, USA)
資料名： IEEE Transactions on Industrial Informatics  (IEEE Transactions on Industrial Informatics)
巻： 18  号： 4  ページ： 2693-2703  発行年： 2022年 
JST資料番号： W1434A  ISSN： 1551-3203  CODEN： ITIICH  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本論文では,付加外乱と入力遅延を持つ非線形EulerLagrange動力学を有する集中マルチエージェントシステム(MAS)に対して,実時間で偽データ注入(FDI)攻撃を緩和するLyapunovベース非線形制御スキームを紹介した。状態追跡誤差がFDI攻撃の間,故障であるので,中央制御装置はMASを座標する状態追跡誤差に単独で依存できない。したがって,この新しいフィードバック信号を設計し,この課題に対処し,MASが制御目的を達成することを確認した。提案したコントローラは,エージェントの状態を推定し,FDI攻撃を検出し,応答するための学習とモデルベースアプローチの両方を結合した。ニューラルネットワーク(NN)を用いてFDI攻撃を検出し,NN重みの更新則を対応する安定性解析に基づいて設計した。Lyapunovベースの安定性解析においてLyapunov-Krasovskii汎関数を用いて,半グローバル均一究極有界追跡を保証した。非線形EulerLagrange動力学によるマルチエージェントロボットのシミュレーションを提供し,FDI攻撃に応答する開発方法の有望な性能を示した。Copyright 2022 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 制御装置 ,  ロボット ,  安定性解析 ,  ニューラルネットワーク ,  制御手順 ,  *エージェント ,  *マルチエージェントシステム ,  *サイバー攻撃
準シソーラス用語： モデルベース ,  実時間 ,  集中制御システム ,  有界 ,  *マルチエージェント ,  *入力遅延 ,  Lyapunov-Krasovskii汎関数 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 計算機網  (JC03000K) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (5件)： 注入 ,  攻撃 ,  入力遅延 ,  非線形 ,  マルチエージェントシステム