MDPI 专题研讨会

 

近年来，信息物理系统 (CPS) 在工业控制、智能交通、能源管理等领域的应用日益广泛，但其面临的安全威胁也日益严峻。如何有效分析系统脆弱性、设计高效的安全防护策略，已成为学术界和工业界共同关注的焦点。为此，我们特别邀请了在CPS安全领域具有深厚造诣的专家学者，分享他们的研究成果与见解，旨在为相关领域的科研工作者提供一个交流最新研究成果、探讨前沿技术的机会与平台。

本次 Applied Sciences 专题研讨会由东北大学芦安洋副教授担任会议主席，携手南京邮电大学邓超教授，南洋理工大学余万科Research Fellow与上海交通大学方崇荣副教授，共同带来精彩的报告，期待大家的积极参与！

 

 

研讨会信息

 

会议时间

 

2025年8月25日 14:00—16:00

 

直播通道

 

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会议议程

 

●	14:00—14:10
	主席致辞 芦安洋 副教授
●	14:10—14:40
	网络攻击下多无人车的协同安全控制 邓超 教授
●	14:40—15:10
	基于分布不相似度和Lasso惩罚的无监督故障监测与诊断 余万科 Research Fellow
●	15:10—15:40
	不完备信息下信息物理系统FDI攻击设计及其联合优化 方崇荣 副教授
●	15:40—16:00
	提问交流环节

 

 

会议主讲人

 

邓超 南京邮电大学教授

 

2018年博士毕业于东北大学控制科学与工程专业，2018年至2021年间于新加坡南洋理工大学进行博士后研究。现为南京邮电大学碳中和先进技术研究院教授，博士生导师，国家级青年人才计划入选者。主要研究方向为移动机器人路径规划与编队控制、多机械臂协同搬运、人工智能算法在医疗信息方向的应用等。以第一和通讯作者身份在SCI期刊中发表论文50余篇 (包括控制领域顶级期刊 IEEE TAC、Automatica 论文10篇)，ESI高被引论文10篇，谷歌学术引用5000余次。获2022年IEEE SMC学会最佳期刊论文奖 (2022 Andrew P. Sage Best Transactions Paper Award)。同时担任IEEE高级会员、中国自动化学会会员、Journal of Control and Decision 期刊编委。

 

报告题目：网络攻击下多无人车的协同安全控制

报告简介：多无人车系统是一个集成了计算、网络和物理环境的多维复杂系统，通过计算、通信和控制技术的有机融合与深度协作，实现多车协同的实时感知、动态控制和信息服务。近年来，多无人车系统的分布式协同安全控制因其在编队避障、协同运输等领域的广泛应用而备受关注和研究。然而，随着多无人车系统的大型化和复杂化发展，准确建立其数学模型变得越来越困难，同时，网络信息安全已成为其应用和发展的关键问题，而网络攻击则是其主要威胁形式。为了解决这些挑战，本报告提出了一种新的分布式协同弹性追踪控制方案。理论分析表明，在满足一定条件下，所提出的控制方案能够保证多无人车系统中的所有信号有界，并且可以渐近实现输出追踪目标。本报告的主要贡献在于解决了已有研究中当参考系统参数未知、DoS攻击影响下高阶导数不存在时，系统安全性下降的问题。该方法为多无人车系统在复杂网络攻击环境下的协同安全控制提供了新的思路和方法。

 

余万科 南洋理工大学Research Fellow

 

新加坡南洋理工大学Research Fellow。分别于2013年、2016年和2020年在东北大学、北京航空航天大学、浙江大学获得学士、硕士和博士学位。研究方向集中于工业设备的智能操作与运维，包括运行状态监测、根因故障追溯和剩余寿命预测，主要方法包括深度神经网络、概率图模型、统计机器学习以及非凸优化等等。以第一作者发表了超过20篇IEEE汇刊/IFAC会刊论文，担任 IEEE Transactions on Industrial Informatics 编辑、Journal of Process Control 和 Control Engineering Practice 客座编委、以及 Control Engineering Practice 的早期事业咨询委员会成员。

 

报告题目：基于分布不相似度和Lasso惩罚的无监督故障监测与诊断

报告简介：无监督故障监测与诊断方法在其投影向量方面通常存在以下缺点：(1) 它们可能并未专门设计用于区分正常样本与异常样本；(2) 对于不同的异常工况，投影向量可能保持不变；(3) 未能有效选择出引发过程异常的关键变量。为了解决这些问题，本文提出了一种结合Lasso惩罚项和分布差异性的故障检测与诊断方法 (SDDA)。该方法通过一个带有Lasso惩罚项的非凸优化问题进行建模，目标是最大化不同数据集之间的分布差异性。随后，利用最小化-最大化 (Minorization-Maximization) 算法将非凸优化问题转化为一个可迭代求解的凸优化问题。接着，借助Karush-Kuhn-Tucker (KKT) 条件进一步简化问题，将约束条件去除，最终通过所提出的可行梯度方向方法求解无约束优化问题。基于得到的稀疏投影向量，构建了一个同时考虑静态偏差与动态波动的故障检测模型。由于统计量是基于分布差异性设计的，因此即便是小幅度的故障也能被准确检测出来。此外，本文还提出了一种基于重构的统计量变量贡献分析方法，并从理论上严格证明了其可诊断性。该方法在一个仿真过程和一个实际工业过程上进行了验证。实验结果表明，所提出的SDDA方法在检测与诊断性能上优于一些常用方法。

 

方崇荣 上海交通大学副教授

 

上海交通大学自动化与感知学院副教授、博士生导师。致力于信息物理系统安全及云网络中的异常检测与诊断研究，已发表学术论文30余篇，包括 IEEE TAC、Automatica、IEEE/ACM ToN、IEEE TSP、ACM SIGCOMM 2020 等期刊。曾获2024年CAA自然学科一等奖、2023年CAA科技进步奖一等奖、2021年CCF技术发明一等奖等荣誉，入选第八届中国科协青年人才托举工程。主持国家自然科学基金面上和青年项目、教育部协同育人项目等。担任 IEEE Network 期刊编委、中国自动化学会青工委委员等职务。

 

报告题目：不完备信息下信息物理系统FDI攻击设计及其联合优化

报告简介：考虑到物理系统和通信网络易受到网络攻击，安全问题在信息物理系统中引起了越来越大的关注。其中，攻击模型的构建是关键问题之一，也是了解系统脆弱性特征、帮助系统设计有效安全防护措施的首要基础。近年来，面向信息物理系统的错误数据注入 (FDI) 攻击受到了广泛关注。其中，攻击信号的设计与攻击 (设备) 集合的选择问题引起了学者们的深入讨论与研究。对此，我们考虑实际情况中攻击者对系统模型、检测器设置等系统知识了解不一定完备，并针对多种不完备信息情形分别研究了无检测器知识或无模型的攻击信号设计策略、成本约束下的攻击集合选择策略以及攻击信号与攻击集合的联合设计策略，实现了不完备信息下信息物理系统FDI攻击设计。相关仿真结果也验证了我们所提方法的有效性。

 

 

特刊推荐

 

Advances in Attack Detection and Secure State Estimation for Cyber–Physical Systems (CPS)
Guest Editors: Dr. Anyang Lu
Submission Deadline: 20 September 2025
https://www.mdpi.com/si/176609
 

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https://www.mdpi.com/journal/applsci/special_issues/HARMD75T76

 

 

主办单位

 

 

 

合作单位

 

 

 

 

 

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Applied Sciences 期刊介绍

 

主编：Giulio Nicola Cerullo, Politecnico di Milano, Italy

期刊主题涵盖应用物理学、应用化学、工程、环境和地球科学以及应用生物学的各个方面。

 

2024 Impact Factor	2.5
2024 CiteScore	5.5
Time to First Decision	19.8 Days
Acceptance to Publication	2.6 Days

 

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