Dc3 - estimation ensembliste distribuée sécurisée dans les systèmes commutés en réseau // dc3 - secure distributed set-based state estimation in networked switched systems

Topic description

Les estimateurs sécurisés sont des algorithmes qui exploitent la redondance des capteurs et des actionneurs du système pour reconstruire l'état réel du système malgré les attaques d'intégrité sur les capteurs ou les actionneurs, tout en ne connaissant qu'une limite supérieure du nombre relatif de capteurs et d'actionneurs manipulés, et sans connaître leur identité. Avec les infrastructures critiques (IC) distribuées, les échantillonnage déclenchés par des événements réduisent la charge de communication sans compromettre les performances de contrôle, tout en atténuant les attaques par déni de service. Les estimateurs sécurisés de la littérature utilisent une famille d'estimateurs pour générer des estimations correspondant à différents sous-ensembles de capteurs. Une telle approche est NP-difficile. Étant donné une limite supérieure du nombre de capteurs attaqués, des algorithmes dits de condition d'observabilité sparse ont été proposés combinés à des outils de de vérification de satisfiabilité. Afin de fournir des garanties précises et robustes pour l'inclusion d'état, qui est une caractéristique cruciale pour assurer la sureté du fonctionnement des IC, des estimateurs sécurisés ensemblistes ont été introduits. Ces approches innovantes ont été développées pour des systèmes linéaires dans des environnements centralisés ; elles ne tiennent pas compte de la nature distribuée des infrastructures critiques et des imperfections induites par le réseau, telles que les périodes d'échantillonnage variables et les retards de communication. En outre, les travaux prenant en compte à la fois les attaques d'intégrité sur les capteurs et les actionneurs ainsi que sur la disponibilité du réseau (déni de service) sont rares. De plus, les approches actuelles ne sont pas adaptées au nombre de capteurs et d'actionneurs.

Cette thèse fera progresser l'état de l'art en développant une méthode évolutive capable de reconstruire des vecteurs d'état non mesurés en présence d'attaques cybernétiques et physiques sur les capteurs, les actionneurs et le réseau. La thèse étendra notre propre observateur ensembliste à échantillonnage déclenché par des événements pour les systèmes commutés distribués en présence d'un échantillonnage apériodique multi-pas, et à la reconstruction partielle d'état afin de garantir le passage à l'échelle.
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Secure estimators are algorithms that exploit a redundancy of sensors and actuators in the system to reconstruct the actual system's state despite integrity attacks on sensors or actuators, while knowing only an upper bound on the relative of number of manipulated sensors and actuators, and without knowing their identities. With distributed Critical Infrastructures (CIs), event-triggered frameworks reduce communication overhead without jeopardizing control performance, while mitigating denial-of-service attacks. The state-of-the-art secure estimator use a family of estimators to generate estimates corresponding to different subsets of sensors. Such an approach is NP-hard. Given an upper bound on the number of attacked sensors, and so-called sparse observability condition algorithms have been proposed using satisfiability checkers. To provide precise robust guarantees for state inclusion, which is a crucial feature to ensure safety in CI operation, secure set-based estimators have been introduced. These state-of-the-art approaches have been developed for linear systems in centralized settings; they do not consider the distributed nature of the CIs and the network induced imperfections like variable sampling periods and communication delays. Besides, works considering both integrity attacks on sensors and actuators as well as on the network availability (denial-of-service) are rare. Furthermore, current approaches do not scale with respect to number of sensors and actuators.

This thesis will advance state of the art by developing a scalable method that can reconstruct unmeasured state vectors in presence of cyber and physical attacks on sensors, actuators and the network. The thesis will extend our own set-based observer to event-triggered sampling for distributed switched systems in presence of multi-rate aperiodic sampling, and to partial state reconstruction to ensure scalability.
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Début de la thèse : 01/09/
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