融合通信与计算的复杂网络化系统安全控制及应用

Complex networked systems are typical systems in modern industry in an epoch of Internet+. However, in complex networked systems, there exist a number of challenging issues such as boundary uncertainty, device heterogeneity, and 3C coupling due to the deep combination of computing and network communications. As a consequence, these challenging issues may induce serious security risks. Traditional security solutions cannot well address these challenging issues because they do not take control aspects into account. Inspired by human disease treatment processes in which disease diagnosis, remedy and recovery are involved, we address the challenging issues mentioned above and study the architecture of complex networked systems under attacking scenarios. More specifically, in this project, we will propose: 1) an attack detection, inference and risk evaluation framework by using transfer learning and deep learning theory, e.g., disease diagnosis; 2) a novel global resource management method, which can ensure the security of the whole system based on gaming optimization theory, e.g., disease remedy; and 3) a scalable control method for securing local sub-systems, e.g., disease recovery. We validate the effectiveness of our theoretical solutions by applying them to a real-world micro grid. This project involves multidisciplinary subjects including control theory, network security and system engineering. This project targets the key security challenges of complex networked systems, and explores effective solutions. The results of this project can provide the necessary theoretical and application basis for the safe and economic operation of modern industry.

现代工业进入“互联网+”时代的标志性产物之一是复杂网络化系统。在融合计算与通信技术过程中，该类系统不可避免地带来边界模糊、设备异构和3C（计算、通信与控制）耦合等新问题。传统信息安全技术缺乏从控制层面的综合考虑，很难直接提供有效防护，安全隐患日趋严重。受生命系统诊断、治疗和康复思路启发，为解决上述新问题，本项目将深入研究恶意攻击下复杂网络化系统的安全控制，拟提出：1）基于深度可迁移学习等理论的复杂网络化系统攻击检测、预测和安全评估方法（诊断）；2）基于博弈优化等理论的系统全局资源调控策略（治疗）；3）基于可扩展控制等理论的子系统免疫性安全防御方法（康复）。最后，在微电网中仿真与实际验证上述理论成果。本项目在控制理论、网络安全和系统工程等多学科背景下，面向复杂网络化系统安全控制中的关键性挑战，探索切实有效的解决方略，为保障现代工业系统的安全经济运行奠定必要的理论和应用基础。

复杂网络化系统在“互联网+”时代已经展现出许多优势，但其在融合计算与通信的控制过程中暴露出了新的安全问题。同时，传统信息安全技术缺乏从控制层面的综合考虑，很难直接提供有效防护。针对这些问题，受生命系统诊断、治疗和康复思路启发，本项目旨在解决恶意攻击下复杂网络化系统的安全控制问题，创新性提出了：1）开放式网络与计算环境下复杂网络化系统攻击检测、预测和安全评估方法（诊断）；2）多层次攻击下复杂网络化系统渐近式全局资源安全调控策略（治疗）；3）多源安全威胁下复杂网络化系统资源受损局部免疫性安全防御方法（康复）。最后，通过在微电网联合仿真系统实验平台、微电网安全控制平台等验证上述理论成果。综上，本项目面向复杂网络化系统安全控制中的关键性问题与挑战，提出切实有效的解决方法，最终为实现现代工业系统在遭受安全威胁时保证安全经济运行目标奠定理论和应用基础。.项目执行期间，已发表和录用标注本项目资助的论文174篇，其中SCI期刊论文102篇（含Automatica/IEEE会刊51篇），国内期刊论文25篇；申请知识产权89项，其中发明专利74项（已授权21项）、登记软著15项，在科学出版社和Springer、Taylor & Francis上出版专著及论文集5部。组织国际国内会议/研讨会20次。培养青年人才24名（含国家级人才4名），博士和硕士研究生55名（国家一级学会及国际会议等优秀会议论文或学位论文8篇）。获上海市/国家一级学会自然科学/科技进步一等奖3项（牵头2项），牵头上海市自然科学二等奖2项，国际/亚洲神经网络学会青年人才奖2项；获批国家科技部111引智基地、国家自然科学基金国际合作项目、国家工信部工业互联网专项课题等7项。

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