SwePub
Sök i LIBRIS databas

  Utökad sökning

WFRF:(Mårtensson Karl)
 

Sökning: WFRF:(Mårtensson Karl) > Reinforcement Learn...

Reinforcement Learning Based Approach for Flip Attack Detection

Liu, Hanxiao (författare)
KTH,Skolan för elektroteknik och datavetenskap (EECS),School of Electrical and Electronic Engineering, Nanyang Technological University, Singapore
Li, Yuchao (författare)
KTH,Reglerteknik
Mårtensson, Jonas, 1976- (författare)
KTH,Reglerteknik
visa fler...
Xie, Lihua (författare)
Johansson, Karl H., 1967- (författare)
KTH,Reglerteknik
visa färre...
 (creator_code:org_t)
Institute of Electrical and Electronics Engineers Inc. 2020
2020
Engelska.
Ingår i: Proceedings of the IEEE Conference on Decision and Control. - : Institute of Electrical and Electronics Engineers Inc.. ; , s. 3212-3217
  • Konferensbidrag (refereegranskat)
Abstract Ämnesord
Stäng  
  • This paper addresses the detection problem of flip attacks to sensor network systems where the attacker flips the distribution of manipulated sensor measurements of a binary state. The detector decides to continue taking observations or to stop based on the sensor measurements, and the goal is to have the flip attack recognized as fast as possible while trying to avoid terminating the measurements when no attack is present. The detection problem can be modeled as a partially observable Markov decision process (POMDP) by assuming an attack probability, with the dynamics of the hidden states of the POMDP characterized by a stochastic shortest path (SSP) problem. The optimal policy of the SSP solely depends on the transition costs and is independent of the assumed attack possibility. By using a fixed-length window and suitable feature function of the measurements, a Markov decision process (MDP) is used to approximate the behavior of the POMDP. The optimal solution of the approximated MDP can then be solved by any standard reinforcement learning methods. Numerical evaluations demonstrates the effectiveness of the method.

Ämnesord

TEKNIK OCH TEKNOLOGIER  -- Elektroteknik och elektronik -- Reglerteknik (hsv//swe)
ENGINEERING AND TECHNOLOGY  -- Electrical Engineering, Electronic Engineering, Information Engineering -- Control Engineering (hsv//eng)

Nyckelord

Learning systems
Markov processes
Numerical methods
Sensor networks
Stochastic systems
Detection problems
Markov Decision Processes
Optimal solutions
Partially observable Markov decision process
Reinforcement learning method
Sensor measurements
Sensor network systems
Stochastic shortest paths
Reinforcement learning

Publikations- och innehållstyp

ref (ämneskategori)
kon (ämneskategori)

Till lärosätets databas

Hitta mer i SwePub

Av författaren/redakt...
Liu, Hanxiao
Li, Yuchao
Mårtensson, Jona ...
Xie, Lihua
Johansson, Karl ...
Om ämnet
TEKNIK OCH TEKNOLOGIER
TEKNIK OCH TEKNO ...
och Elektroteknik oc ...
och Reglerteknik
Artiklar i publikationen
Av lärosätet
Kungliga Tekniska Högskolan

Sök utanför SwePub

Kungliga biblioteket hanterar dina personuppgifter i enlighet med EU:s dataskyddsförordning (2018), GDPR. Läs mer om hur det funkar här.
Så här hanterar KB dina uppgifter vid användning av denna tjänst.

 
pil uppåt Stäng

Kopiera och spara länken för att återkomma till aktuell vy