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Identification of interdependencies and prediction of fault propagation for cyber-physical systems

机译：识别网络物理系统故障传播的相互依赖性和预测

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Interdependence is an intrinsic feature of cyber-physical systems. Cyber and physical components are tightly integrated with each other, and hence, a trivial impairment in a part of the system may affect several components, leading to a sequence of failures that collapses the entire system. In this paper, we seek to identify the interdependencies among the components of a cyber-physical system using correlation metrics as well as a heuristic causation analysis method. We also demonstrate applicability of neural networks for prediction of imminent failures given the current system state. The proposed prediction tool can help system operators to perform timely preventive actions and mitigate the consequences of accidental failures and malicious attacks. As a case study, we have analyzed two smart grid test cases based on IEEE power bus systems, namely, IEEE-14 and IEEE-57.
机译：相互依存是网络物理系统的内在特征。 网络和物理组件彼此紧密地集成，因此，系统的一部分中的微不足道损伤可能影响若干组件，导致折叠整个系统的失败序列。 在本文中，我们寻求使用相关指标的网络物理系统组件的相互依存性以及启发式因果分析方法。 我们还展示了神经网络适用于给出当前系统状态的即将发生故障的预测。 所提出的预测工具可以帮助系统运营商执行及时预防措施并减轻意外失败和恶意攻击的后果。 作为一个案例研究，我们分析了基于IEEE电源总线系统的两个智能电网测试用例，即IEEE-14和IEEE-57。

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