攻击下精度保持
整合了基于PINN的信号重构与高斯过程不确定性量化，可在传感器被穿透攻击时切换至基于可信历史数据的记忆反馈控制，维持路径跟踪精度。
Zhao, Wenqiang · 魏洪乾 · 艾强 · Wei, Jing · 张幽彤
IEEE Internet of Things Journal 2026
通过PINN和GP重构被攻击信号，并切换到记忆反馈控制器，利用可信历史数据维持跟踪性能。
方法同时实现攻击检测和信号重构，无需额外的独立安全模块，简化系统集成。
高斯过程模型对重构信号进行不确定性量化，自适应调整攻击检测阈值，降低误报率。
性能提升在仿真和实验中均得到验证，提高了方案的可信度和部署可行性。