学位论文简介
本论文围绕工业信息物理系统信息安全防护机制关键技术展开研究工作，主要工作内容和创新点如下：
（1）研究了基于方向聚类的工业信息物理系统实时入侵检测问题。入侵检测是工业信息物理系统信息安全防护框架的首要环节，其核心是对工业网络的流量进行监测和分析。工业网络通常由多个子系统组成，其拓扑和通信方式复杂多样。且工业系统对实时性要求极高，而传统入侵检测方法需要标记数据来实现高效性能，这可能会引入较大的延迟。为此，首先提出一种基于方向聚类的入侵检测算法DBC，该算法中定义了数据方向和自然邻居的概念，进而实现一种参数自适应的方向聚类算法 ADBC，用于高效检测数据中的异常模式。其次，在 ADBC 算法的基础上提出了一种并行的方向聚类算法 PADBC，用于提高该异常检测的效率。最后，在合成数据集和真实工业数据集上验证了所提 PADBC 算法的有效性。
（2）研究了基于多属性量化的工业信息物理系统跨层攻击响应问题。攻击响应是工业信息物理系统信息安全防护框架的核心环节，用于确保系统安全稳定运行。因此，提出一种跨层攻击响应机制。具体来说，首先提出一种多属性量化机制，量化信息层和物理层之间的高度依赖交互作用。其次，将攻击者和防御者之间的对抗作用表述为随机非合作博弈模型，并使用 Q-learning 算法构建多智能体强化学习模型。最后，提出一种轻量级但有效的并行Q-learning 算法PQL，通过同时利用来自多个独立学习过程的模型信息来快速收敛到最优策略。
（3）研究了基于混合弹性的工业信息物理系统多层级联弹性恢复问题。弹性恢复是工业信息物理系统信息安全防护框架的关键环节。因为，提出一种多层级联弹性恢复机制。首先，以一种全局的视角综合工业信息物理系统弹性恢复中信息层和物理层之间高度依赖交互作用，用关联矩阵对这种关联关系进行建模。其次，提出混合弹性恢复策略，将关联矩阵进行分为水平切片和垂直切片，并将其弹性恢复策略求解问题视为一个最优化问题。然后，提出一种基于优先级的深度强化学习算法用于求解混合弹性恢复最优策略。最后，在多个平台下验证了所提方法的有效性和适用性。
（4）研究了基于任务协作的智能电网无人机任务安全高效卸载问题。以实际应用中智能电网无人机巡航系统为研究对象，提出一个多无人机对多车载雾服务节点的任务卸载框架 MU2MV，旨在通过深入研究无人机任务的安全高效卸载问题，以从数据安全角度实现工业信息物理系统安全防护框架的闭环。首先，提出一种基于车载雾计算节点行为的新型声誉激励机制，根据车载雾节点的行为给予激励或惩罚，以选择合适的目标雾节点，确保任务卸载的有效执行。其次，提出一个双层协作的非合作博弈模型，模拟了无人机对车载雾计算节点之间以及在车载雾计算节点之间的合作竞争关系，无人机和车载雾计算节点的收益视为一个最优化问题，并通过求解博弈模型中的纳什均衡解来寻找最优的策略组合，从而实现双方收益最大化。此外，考虑实际环境中无人机和车载雾计算节点的移动导致网络模型参数难以获取，提出一种深度强化学习算法，以寻求无人机和车载雾计算节点的最优策略，并通过理论分析证明算法的有效性和收敛性。
大量实验结果表明，与相关研究相比，本文所提出的算法可以为工业信息物理系统的信息安全防护提供实质性的支持和解决方案，推进其实用化进程，具有巨大的应用价值和实际意义。
主要学术成果
[1] Kai Zhong, Zhibang Yang, Guoqing Xiao, Xingpei Li, Wangdong Yang, Kenli Li. An efficient parallel reinforcement learning approach to cross-layer defense mechanism in industrial control systems[J]. IEEE Transactions on Parallel and Distributed Systems, 2021, 33(11): 2979-2990. (第 一 作 者, CCF A类期刊)
[2] Kai Zhong, Xu Zhou, Liqian Zhou, Zhibang Yang, Chubo Liu, Na Xiao. An efficient parallel direction-based clustering algorithm[J]. Journal of Parallel and Distributed Computing, 2020, 145: 24-33. (第一作者, CCF B类期刊)
[3] Kai Zhong, Zhibang Yang, Siyang Yu, Kenli Li. Deep Reinforcement Learning-based Multi-Layer Cascaded Resilient Recovery for Cyber-Physical Systems[J]. IEEE Transactions on Services Computing. (Under review, 第一作者，CCF A类期刊)
[4] Kai Zhong, Zhibang Yang, Xin Huang, Zheng Tian, Kenli Li. MU2MV: Efficient and Se-cure Task Offloading Framework in UAV-assisted Smart Networks[J]. IEEE Transactions on Services Computing. (Under review, 第一作者，CCF A类期刊)
