研究人員提出了一種保護城市系統免受數據攻擊的方法

一組研究人員開發了一個數字雙胞胎系統，可以在城市行人流量監測網絡中檢測到隱藏的「假數據注入」攻擊。該方法基於流體守恆定律，可以在攻擊者嘗試模擬合法傳感器讀數的情況下檢測到異常。

解決方案的基礎是一個自適應的順序校準算法，可以自動設置警報閾值。與傳統的系統不同，傳統系統依賴手動配置，該方法使用圖形定位來評估定向流體。模型在殘差值上進行訓練，將測量值和未測量值的城市基礎設施段聯繫起來。

該方法的有效性已經在墨爾本6年的數據中進行了測試。在一個設備被攻擊的情況下，「攻擊裕度」（抗擾動能力）指標為0.54。即使攻擊者控制了33%的所有傳感器，在覆蓋範圍僅為1.18%的所有行人段的情況下，系統仍然保持了0.19的裕度。相比之下，使用標準的距離圖會降低這個指標到0.09。

研究結果證實，將物理約束集成到AI模型的架構中可以顯著提高其對有針對性的操縱的抗性。該研究以CC BY-SA 4.0許可證發表，為對數據安全至關重要的城市基礎設施提供了一個新的安全標準，在這些基礎設施中，傳感器數據直接影響管理決策。