基于钉扎控制的复杂动态网络双随机欺骗攻击下记忆状态反馈同步安全研究

《Neurocomputing》：Pinning-based memory state-feedback control for complex dynamical networks subject to double random deception attacks

本文针对复杂动态网络(CDN)在双随机欺骗攻击下的安全同步问题，提出了一种基于钉扎控制的记忆状态反馈控制策略。该研究创新性地构建了同时作用于无时延状态和时变时延状态的双通道攻击模型，并利用Lyapunov-Krasovskii函数建立了系统的H∞性能同步判据，为解决网络化控制系统的安全问题提供了新思路。

　　

主要研究成果

本节通过构建合适的Lyapunov-Krasovskii函数，提出了确保系统(9)在双随机欺骗攻击下具有$H$_∞性能的稳定性判据，并成功获得了控制器增益参数。

定理1

在给定攻击参数、矩阵和已知增益矩阵条件下，若存在特定标量参数，则系统(9)能够保持稳定并满足预设的$H$_∞性能指标。

示例验证

本节通过一个典型实例生动展示了所提方法的实用性和优越性。

示例 基于蔡氏电路模型(Chua's circuit)的仿真实验显示，在设定参数$C$₁=1/9，$C$₂=1时，系统状态矩阵可明确推导得出，有效验证了所提控制策略在应对复杂网络攻击时的鲁棒性能。

结论

本研究成功解决了双随机欺骗攻击下CDN的同步控制难题，创新性地将钉扎控制与记忆状态反馈相结合，构建的双通道攻击模型首次考虑了无时延状态和时变时延状态的协同攻击场景，所建立的$H$_∞性能安全同步条件为网络安全控制提供了重要理论支撑。