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申请/专利权人：大连海事大学

摘要：本发明公开了一种基于加解密切换Q学习重放攻击检测的网络化切换系统的安全控制方法，包括：构建切换系统模型与控制器模型，得到状态信号和模态信号；构建基于重放攻击检测的事件触发机制，包括误差检测条件，模态匹配条件和攻击检测条件；根据Q学习算法构建基于切换Q学习的重放攻击检测机制，使用事件触发机制和重放攻击检测机制处理触发时刻子系统模态信号和状态信号，得到状态估计值、模态估计值和状态估计残差范数，确定攻击的检测结果；将状态估计值和模态估计值代入控制器模型，得到安全控制器，联立安全控制器、切换系统模型、状态估计器和模态估计器的方程，得到闭环系统的方程；构建基于重放攻击检测的切换规则，根据重放攻击检测结果分析重放攻击下的闭环系统的切换行为，得到系统安全稳定的判断条件，本发明能够对是否进行重放攻击进行准确的分析，并给出确保切换系统在重放攻击下的安全控制判别条件，实现切换系统的安全控制。

主权项：1.一种基于加解密切换Q学习重放攻击检测的网络化切换系统的安全控制方法，其特征在于，包括：S1：构建切换系统模型与控制器模型，得到状态信号和模态信号；S2：构建基于重放攻击检测的事件触发机制，所述事件触发机制包括误差检测条件，模态匹配条件和攻击检测条件；使用所述事件触发机制处理所述状态信号和模态信号，得到触发时刻的子系统模态信号和状态信号；S3：根据Q学习算法构建基于切换Q学习的重放攻击检测机制，所述重放攻击检测机制用于对所述子系统状态信号进行加解密，并计算加解密后子系统模态信号与状态信号的估计值和状态估计残差范数，使用所述事件触发机制和所述重放攻击检测机制处理所述触发时刻的子系统模态信号和状态信号，得到状态估计值、模态估计值和状态估计残差范数，确定重放攻击的检测结果；S4：将所述状态估计值和所述模态估计值代入所述控制器模型，得到安全控制器方程，联立所述安全控制器方程、所述切换系统模型、所述重放攻击检测机制的状态估计器和模态估计器的方程，得到闭环系统方程；S5：构建基于重放攻击检测的切换规则，所述切换规则用于根据重放攻击检测结果分析重放攻击下的闭环系统的切换行为，得到系统安全稳定的判断条件，对所述闭环系统进行安全控制。

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百度查询： 大连海事大学 基于加解密切换Q学习重放攻击检测的网络化切换系统的安全控制方法